在Transformer中计算每个token之间的相关性
时间: 2024-06-16 21:02:06 浏览: 9
在Transformer模型中,计算每个token之间的相关性通常涉及到自注意力机制(Self-Attention)。自注意力允许模型在处理序列输入时,对任意两个位置的输入单元(tokens)进行直接交互,而不仅仅是相邻的元素。这是通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)来实现的。
1. **定义**[^4]:
```markdown
Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V
```
其中,\( Q \) 是查询向量,\( K \) 和 \( V \) 分别是键和值矩阵,\( d_k \) 是维度缩放因子,用于防止数值过大导致溢出。
2. **计算**[^4]:
- 对每个token,将其表示为一个查询向量(Q)。
- 计算查询向量与所有其他token的键(K)的点积,得到注意力权重。
- 应用softmax函数将权重转换为概率分布,这样每个token的关注度就被分配到所有其他token上。
- 最后,使用这些注意力权重乘以值矩阵(V),得到上下文向量,这代表了每个token对所有其他token的加权组合。
3. **加性注意力**[^4] 可能还会包括一个可学习的掩码(masking),以避免模型看到未来的位置(在自回归模型中,例如生成文本任务)或考虑特定的上下文范围(如在某些注意力层中限制范围)。
相关问题
transformer在计算机视觉中的发展
Transformer在计算机视觉中的应用越来越广泛。它最初被用于自然语言处理领域,但是由于其在序列建模中的优异表现,人们开始将其应用于计算机视觉领域。在计算机视觉中,Transformer主要用于图像分类、目标检测、分割和生成等任务。与传统的卷积神经网络相比,Transformer具有更好的并行性和更少的计算成本。此外,Transformer还可以处理可变长度的输入序列,这使得它在处理不同大小的图像时更加灵活。目前,Transformer在计算机视觉中的应用仍在不断发展,未来还有很大的发展空间。
Transformer中的token数
根据提供的引用内容,Transformer中的token数取决于输入数据的维度和处理方式。在Vision Transformer中,二维图片被展平成一维向量,每个像素点或者局部区域都被视为一个token。而在T2T中,所有的token通过reshape操作恢复成二维,并进行划窗操作,将属于一个窗口的tokens连接成一个更长的token。因此,Transformer中的token数取决于输入数据的维度和划窗操作的大小。