attention与self-attention不同点
时间: 2023-05-11 10:05:58 浏览: 85
Attention 和 Self-Attention 都是用于机器学习中的一种注意力机制,但它们的作用对象不同。Attention 是指在一个序列中,对于每个位置,都会计算出一个权重,用于表示该位置对于整个序列的重要性,而 Self-Attention 则是指在一个序列中,每个位置都会与序列中的其它位置进行比较,计算出一个权重,用于表示该位置与其它位置的关联程度。因此,它们的不同点在于 Attention 是对整个序列进行注意力计算,而 Self-Attention 则是对序列中的每个位置与其它位置进行注意力计算。
相关问题
Self-Attention
Self-attention是一种注意力机制,常用于自然语言处理和机器翻译任务中。它的作用是在一个序列中,将每个元素与其他元素进行交互,并根据它们之间的关系进行加权。
在传统的注意力机制中,我们通过计算查询向量与键值对之间的相似度得到注意力权重。而在self-attention中,查询、键和值都来自于同一个序列,因此被称为self-attention。
具体来说,self-attention的计算过程如下:
1. 首先,对输入序列进行线性变换,得到查询向量(Q)、键向量(K)和值向量(V)。
2. 接下来,计算查询向量和键向量之间的相似度,一般使用点积或其他相似度度量方法。
3. 将相似度进行归一化,得到注意力权重。
4. 使用注意力权重对值向量进行加权求和,得到最终的输出。
通过self-attention,模型可以自动学习序列中不同位置之间的依赖关系,并据此进行特征提取和表达。这一机制在Transformer模型中被广泛应用,并取得了显著的性能提升。
self-attention mechanism
self-attention机制是一种用于机器翻译和自然语言处理中的重要技术,它可以使模型更好地理解输入序列中不同位置之间的关系。self-attention机制将输入序列的每个元素转换为一个向量,然后计算这些向量之间的相似度得分,最后根据得分对每个元素进行加权平均,以得到一个加权表示,这个表示会捕获输入序列中每个元素的不同重要性。在Transformer等深度学习模型中,self-attention机制被广泛使用,以取代传统的循环神经网络结构。
下面是一个self-attention机制的python实现代码示例[^1]:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
def self_attention(inputs):
batch_size, seq_len, hidden_size = inputs.size()
# 计算Q、K、V
Q = inputs
K = inputs
V = inputs
# 分别计算Q、K的点积得分
attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(1, 2))
# 通过缩放因子进行缩放
attention_scores_scaled = attention_scores / (hidden_size ** 0.5)
# 对每个序列位置的得分进行softmax归一化
attention_weights = F.softmax(attention_scores_scaled, dim=-1)
# 对V进行加权求和
attention_output = torch.matmul(attention_weights, V)
return attention_output
# 测试
inputs = torch.rand(2, 5, 10) # 输入张量大小为[batch_size, seq_len, hidden_size]
outputs = self_attention(inputs)
print(outputs.size()) # 输出结果应该是[2, 5, 10]
```
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