residual attention

时间: 2023-04-17 19:02:49 浏览: 92
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residual attention model

残差注意力（residual attention）是一种深度学习模型中的注意力机制，它通过学习残差连接来提高模型的性能和稳定性。在残差注意力中，模型会学习到哪些部分需要更多的注意力，从而更好地捕捉输入数据中的重要信息。这种注意力机制被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
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def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

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