全局self attention
时间: 2023-07-28 21:09:14 浏览: 43
全局 self attention 是一种在自注意力机制中处理全局信息的方法。在自注意力机制中,输入序列中的每个元素都会与其他元素进行交互,以获取上下文信息。然而,当输入序列较长时,传统的自注意力机制可能会受到计算和存储资源的限制。
为了解决这个问题,全局 self attention 引入了一种机制,该机制可以在处理长序列时更好地捕捉全局信息。它通过引入一些额外的参数来减少计算复杂度,并且只考虑与当前元素相关的重要信息。
具体来说,全局 self attention 可以通过以下方式实现:
1. 降低计算复杂度:通过将输入序列划分为多个子序列,并在每个子序列内进行自注意力计算,然后再将子序列之间的关联信息进行整合。
2. 改变注意力权重:在传统的自注意力机制中,每个元素都会与其他元素计算注意力权重。而在全局 self attention 中,可以通过引入一些额外的控制参数,如位置编码,来调整注意力权重的分布。
总而言之,全局 self attention 是一种处理长序列时更高效地捕捉全局信息的方法,通过降低计算复杂度和调整注意力权重来实现。
相关问题
self attention 是什么
### 回答1:
Self Attention 是一种用于处理序列数据的神经网络注意力机制。它通过在每一个时间步上对序列中的所有单词进行注意力计算,从而得出对于每个时间步上单词的重要性权重。这些权重再用于对输入数据进行加权求和,以得到当前时间步的输出表示。因此,Self Attention 可以让神经网络更好地关注输入序列中的重要部分,从而得到更准确的输出结果。
### 回答2:
Self attention 是一种机器学习中的注意力机制,用于处理序列数据。它的主要原理是通过对序列中的每个元素之间的关系进行计算和建模,从而为每个元素分配一个权重,以便在生成输出时更好地捕捉序列中的重要信息。
在 self attention 中,每个元素都有三个方面的表示:查询(Query)、键(Key)和值(Value)。通过计算查询和键之间的关联性,可以得到每个元素与其他元素的关注程度,然后再将关注程度作为权重应用于值来生成最终的输出。这种关注程度可以表示为一个权重向量,它决定了某个元素在生成输出时的重要性。
与传统的注意力机制不同,self attention 不仅仅考虑序列中的两个元素,而是同时考虑所有元素之间的关系。这种全局的关系建模使得 self attention 能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系,从而提升了模型的性能。
Self attention 在自然语言处理领域取得了很大的成功,特别是在机器翻译和文本生成任务中。通过引入 self attention,模型能够更好地理解输入序列中单词之间的关系,从而生成更准确和流畅的翻译或生成结果。
总结来说,self attention 是一种基于查询、键和值的注意力机制,通过对序列中各个元素之间的关系进行建模,为每个元素分配权重,从而在生成输出时更好地捕捉序列中的重要信息。它在自然语言处理任务中取得了显著的成绩,并且也可以应用于其他序列数据的处理领域。
self attention机制
Self attention机制是一种用于深度学习中的位置感知性机制。它是一种数据驱动的模型,旨在改进模型的效率和性能。 它的基本思想是让模型为每个输入的位置分配不同的重要性,以此来获取全局的特征信息。 它通过对输入序列中每个位置进行自我注意,然后根据输入中其他位置的信息以及自身位置来计算该位置的表示。由于输入中每个位置都会考虑到其他位置的信息,因此这种机制被称为self attention。
在自我注意力机制中,输入经过线性变换,然后被输入到多个头(层)的注意力机制中,每个头都在输入序列中计算注意力权重。 然后将多个头的注意力权重组合起来进行再次变换和非线性变换,以获得最终权重。
值得注意的是,自我注意机制能够适应不同长度和顺序的序列,这使得它特别适合用于自然语言处理中的文本分类,机器翻译等任务。 它在语言模型等任务中已被证明是有效且有效的,是当前深度学习研究成果中的热门技术之一。