自注意力机制计算公式
时间: 2023-10-11 14:08:51 浏览: 67
自注意力机制的计算公式如下:
1. 计算注意力权重(Attention Weights):
- 首先,通过将查询向量(Q)与键向量(K)进行点积运算,得到未经缩放的注意力权重矩阵(Attention Scores)。
- 然后,对Attention Scores进行缩放操作,使用缩放因子(scale factor)即倒数平方根的形式,目的是为了避免点积结果过大导致梯度消失或梯度爆炸的问题。
- 最后,通过应用softmax函数将缩放后的Attention Scores转化为注意力权重矩阵。
2. 计算自注意力输出(Attention Output):
- 将上一步得到的注意力权重矩阵与值向量(V)进行加权求和运算,得到自注意力输出向量。
- 注意力权重矩阵中每个位置对应的权重值表示了查询向量与该位置的键向量的相关性,这样通过加权求和即可得到输出。
简而言之,自注意力机制通过计算查询向量和键向量之间的相关性,并根据这些相关性对值向量进行加权求和,从而实现对输入序列的建模和信息提取。
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多头注意力机制计算公式
多头注意力机制是一种在自然语言处理和机器翻译等任务中广泛应用的注意力机制。它通过将输入序列映射到多个子空间,并在每个子空间中计算注意力权重,从而捕捉不同的语义信息。
多头注意力机制的计算公式如下:
1. 输入序列:假设输入序列为X,其中X=[x₁, x₂, ..., xn],n为序列长度。
2. 查询、键和值:通过线性变换将输入序列X映射到查询(Q)、键(K)和值(V)的向量表示。具体地,通过矩阵乘法和偏置项得到查询向量Q、键向量K和值向量V:
Q = XWQ
K = XWK
V = XWV
其中,WQ、WK和WV是可学习的权重矩阵。
3. 注意力权重计算:对于每个头(head),通过计算查询向量Q和键向量K之间的相似度得到注意力权重。常用的相似度计算方法是点积注意力或缩放点积注意力:
Attention(Q, K) = softmax(QK^T / √d_k)
其中,d_k是查询和键的维度。
4. 注意力加权求和:将注意力权重与值向量V相乘,并对所有头的结果进行加权求和,得到多头注意力机制的输出:
MultiHeadAttention(Q, K, V) = Concat(head_1, head_2, ..., head_h)WO
head_i = Attention(QWQi, KWKi, VWVi)
其中,h是头的数量,Concat表示将所有头的结果连接起来,WO是可学习的权重矩阵。
ECA注意力机制计算公式
很抱歉,根据提供的引用内容,没有给出ECA注意力机制的具体计算公式。但是,通道注意力机制的计算公式可以作为参考,通道注意力机制的计算公式如下:
$$
f_{c}=\sigma\left(\frac{1}{C} \sum_{i=1}^{C} W_{1}\left(\boldsymbol{z}_{i}\right)\right)
$$
其中,$C$表示通道数,$\boldsymbol{z}_{i}$表示第$i$个通道的特征图,$W_{1}$表示一个$1\times1$的卷积操作,$\sigma$表示sigmoid函数。