请描述transformer的多头注意机制
时间: 2023-03-11 10:59:16 浏览: 73
Transformer 的多头注意机制是一个基于“attention”的技术,它允许模型在不同位置之间进行自然的比较,从而更好地理解输入的语义。它使用多个“heads”来实现不同的目标,每个头都有自己的参数空间,从而获得更好的模型表示。
相关问题
请细地描述Transformer的内部结构
Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型,它在机器翻译、文本生成和文本分类等任务中取得了很好的效果。Transformer的内部结构主要由两个关键组件组成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。
编码器由多个相同的层堆叠而成,每个层都包含两个子层:多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention)和前馈神经网络(Feed-Forward Neural Network)。多头自注意力机制能够对输入序列中的每个位置进行关注权重的计算,从而捕捉到输入序列中的上下文信息。前馈神经网络则通过两个全连接层和一个激活函数来对每个位置的特征进行非线性变换。
解码器也由多个相同的层堆叠而成,每个层包含三个子层:多头自注意力机制、多头注意力机制(Multi-Head Attention)和前馈神经网络。多头注意力机制用于对编码器输出和解码器输入之间的关系进行建模,以便在生成输出序列时能够考虑到输入序列的信息。
Transformer模型中的关键思想是自注意力机制,它能够在不引入循环或卷积结构的情况下,直接对整个输入序列进行并行计算,从而提高了模型的训练和推理效率。此外,Transformer还引入了残差连接和层归一化等技术,有助于缓解梯度消失和加速模型的收敛。
找几篇关于多头注意力机制+crnn
多头注意力机制(Multi-head Attention)是一种在自然语言处理领域中广泛应用的注意力机制,它结合了多个注意力头来捕捉输入序列中的不同关注点。而CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)是一种结合了卷积神经网络和循环神经网络的模型,常用于处理序列数据。
关于多头注意力机制和CRNN的相关论文和文章有很多,以下是几篇经典的论文和文章供您参考:
1. "Attention Is All You Need" by Vaswani等人(2017):这篇论文提出了Transformer模型,其中包括了多头自注意力机制,该机制在机器翻译任务中取得了很好的效果。
2. "A Structured Self-attentive Sentence Embedding" by Lin等人(2017):这篇论文介绍了一种基于自注意力机制的句子嵌入方法,通过多头注意力机制来捕捉句子中的不同语义信息。
3. "Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention" by Xu等人(2015):这篇论文将注意力机制应用于图像描述生成任务,通过多头注意力机制来选择图像中不同区域的特征。
4. "An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition" by Shi等人(2016):这篇论文介绍了CRNN模型,将卷积神经网络和循环神经网络结合起来,用于场景文本识别任务。
5. "Deep Residual Learning for Image Recognition" by He等人(2016):这篇论文提出了ResNet模型,其中包括了残差连接的思想,可以用于构建深层的卷积神经网络,进而应用于CRNN模型中。
希望以上论文和文章能够对您了解多头注意力机制和CRNN有所帮助。
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