多头注意力机制结构图
时间: 2023-09-03 10:16:00 浏览: 132
多头注意力机制结构图通常用于解决机器翻译、文本摘要和语言生成等自然语言处理任务。以下是一个典型的多头注意力机制结构图示例:
```
+--------+
| Q |
+---|----+
|
+------v------+
| Query |
+------+------+
|
+---|----+
| K |
+---|----+
|
+------v------+
| Key |
+------+------+
|
+---|----+
| V |
+---|----+
|
+------v------+
| Attention |
+------+------+
|
+---|----+
| O |
+---|----+
|
```
在上面的结构图中,`Query`(查询)、`Key`(键)和`Value`(值)是输入的向量表示。`Attention`(注意力)计算输入中不同位置之间的关联性,并生成一个权重向量。然后,根据权重将`Value`聚合为一个输出向量`O`。
多头注意力机制通过并行计算多个注意力机制,每个注意头都有自己的查询,键和值。这样可以捕捉到不同层次和不同粒度的语义信息。
希望这个结构图能够帮助你理解多头注意力机制的基本原理。如果你有任何其他问题,请随时提问!
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [10031-This post is all you need(①多头注意力机制原理)](https://blog.csdn.net/The_lastest/article/details/118555346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
gat的多头注意力机制
GAT(Graph Attention Network)是一种基于图神经网络的模型,它引入了多头注意力机制来处理图数据。多头注意力机制可以帮助模型在学习图结构时更好地捕捉节点之间的关系。
在GAT中,每个节点都有一个特征向量表示,通过计算节点之间的注意力权重来进行信息传递。多头注意力机制允许模型同时学习多个不同的注意力权重,以便更好地捕捉不同特征的关系。
具体来说,多头注意力机制包括以下几个步骤:
1. 首先,为每个节点计算一个查询向量和一个键向量。这些向量可以通过线性变换得到。
2. 接下来,计算每对节点之间的注意力权重。注意力权重可以通过计算查询向量和键向量之间的相似度得到,通常使用点积或者其他相似度度量方法。
3. 然后,将注意力权重进行归一化处理,得到每对节点之间的归一化注意力权重。
4. 最后,根据归一化的注意力权重对节点的特征向量进行加权求和,得到节点的新特征表示。
通过多头注意力机制,GAT可以同时学习多个不同的注意力权重,从而更好地捕捉节点之间的关系。这种机制可以提高模型的表达能力和泛化能力。