transformer中的attention
时间: 2023-06-16 10:03:31 浏览: 55
Transformer中的attention机制是指在计算每个输出单元时,将输入序列中所有单元的信息都考虑进去。具体来说,对于每个输出单元,都会计算一组权重,用于指示输入序列中哪些单元对该输出单元的贡献更大。这组权重的计算使用了softmax函数,可以使得所有权重的和为1。在计算每个输出单元时,会将所有输入单元的信息按照这组权重进行加权求和,以得到该输出单元的表示。
在Transformer中,attention机制被应用于编码器和解码器之间的交互。编码器的每个输出单元都会与解码器的每个输入单元进行attention计算,从而得到一个加权和,表示编码器的信息对当前解码器输入的影响。这种attention机制可以帮助解码器更好地理解输入序列,从而提高翻译等任务的效果。
相关问题
基于Transformer的Attention
基于Transformer的Attention是一种注意力机制,最早应用于自然语言处理任务,如机器翻译。它通过自注意力机制,可以将输入序列中的每个位置与其他位置进行交互,从而捕捉全局的依赖关系。相比于传统的卷积神经网络,Transformer的Attention能够更好地捕捉远距离的依赖关系,提高了模型的性能。
在计算机视觉任务中,近年来也有一些基于Transformer的模型被提出。例如,LRNet引入了局部自注意力来减少计算量,轴向注意力将全局空间注意力分解为两个独立的轴向注意力,以提高计算效率。同时也有一些混合模型,如DETR和LSTR,将Transformer和CNN结合起来,用于目标检测和视差估计等任务。
vision transformer中的attention
Vision Transformer(ViT)是一种将自注意力机制应用于视觉任务的深度学习模型。在传统的卷积神经网络中,卷积层用于提取图像中的局部特征,而在ViT中,自注意力机制用于捕捉全局特征。其中,自注意力机制是指通过对输入序列中的每个元素进行加权汇聚来计算每个元素的表示。在ViT中,输入图像被视为一个序列,每个序列元素是一个图像块的嵌入表示。
Attention机制是ViT中实现自注意力机制的关键部分。在ViT中,每个注意力头都会对输入序列进行加权聚合,生成一个输出向量。这些输出向量被拼接在一起形成最终的输出表示。通过使用多个注意力头,ViT可以捕捉输入序列中不同尺度的特征,并提高模型的表示能力和泛化性能。
总之,ViT中的attention机制是通过对输入序列中的每个元素进行加权聚合来计算每个元素的表示,从而捕捉全局特征和不同尺度的特征。它是ViT模型的核心组成部分,也是ViT能够取得良好性能的重要原因之一。