transformer点乘
时间: 2024-07-22 18:01:26 浏览: 80
Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构,最初由Google的 researchers在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。其中,"点乘"通常指的是Self-Attention模块中的 Query-Key Dot Product(查询-键点积)操作。
在Transformer中,每个输入序列的位置都有一个对应的Query、Key和Value向量。当计算注意力得分时,我们首先将Query向量与所有的Key向量进行点乘(对应位置之间的元素相乘),然后通过softmax函数将得到的结果转换为注意力权重。这个过程表示了每个位置对其他位置的关注程度。最后,我们用这些权重去加权每个Value向量,生成一个新的表示,这就是所谓的"点乘"在Transformer中的作用。
简单来说,点乘在这个过程中的作用就是衡量和整合信息,形成一种全局上下文的表示,这对于理解和处理长距离依赖非常重要。
相关问题
transformer 权重
根据提供的引用内容,Transformer模型中的权重是通过应用softmax函数将点乘的结果转化为权重来实现的。这确保了所有的权重之和为1,而且相似度更高的项会有更大的权重。在Transformer模型中,编码器和解码器都使用了这种权重计算方法,以便在自注意力机制中对输入进行加权处理。
下面是一个简单的示例,展示如何使用softmax函数计算权重:
```python
import numpy as np
# 假设我们有一组点乘结果
dot_products = np.array([2.0, 3.0, 1.0])
# 使用softmax函数计算权重
weights = np.exp(dot_products) / np.sum(np.exp(dot_products))
# 输出权重
print(weights) # 输出:[0.24472847 0.66524096 0.09003057]
```
超复数transformer
超复数transformer是指在transformer模型中引入了超复数运算的变种。超复数是一种拓展了复数的数学概念,它包括了实部和虚部之外的两个额外维度。超复数的引入可以增加模型的表示能力,提高对复杂数据的建模能力。
在超复数transformer中,除了使用传统的加法和点乘操作,还引入了超复数乘法和超复数的共轭操作。超复数乘法可以将不同维度的信息进行交互,而超复数的共轭操作可以对信息进行复制和共享。
超复数运算在计算attention时具有一定的优势。传统的加法注意力机制将不同维度的信息进行加权求和,而点乘注意力机制则是将不同维度的信息进行逐元素相乘。相比之下,超复数运算能够更加灵活地处理不同维度之间的关系,同时具有更高的计算效率。
通过引入超复数变换,超复数transformer可以更好地捕捉输入数据中的复杂关系,提高模型的性能和泛化能力。
引用: 2、x.reshape(a,b) 列数先乘以b倍,再行数乘以a倍。即对x先横向复制b倍,再纵向复制a倍 。
引用: 3.Transformer计算attention的时候为何选择点乘而不是加法?两者计算复杂度和效果上有什么区别?
引用: 答:Transformer的并行化主要体现在self-attention模块,在Encoder端Transformer可以并行处理整个序列,并得到整个输入序列经过Encoder端的输出,但是rnn只能从前到后的执行。