transformer加注意力
时间: 2023-09-05 08:07:02 浏览: 53
Transformer 加注意力是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型架构。它基于自注意力机制(self-attention)来捕捉输入序列中不同位置之间的关系,并在编码器和解码器之间进行信息传递。
在 Transformer 中,自注意力机制使用三个线性变换(矩阵乘法)来计算注意力权重。假设输入序列的维度为 d_model,那么每个位置的输入将被转换成三个维度为 d_model 的向量(即查询向量、键向量和值向量)。通过计算查询向量和所有位置的键向量的点积,再进行softmax归一化,得到注意力权重。最后,将注意力权重与值向量进行加权求和,作为输出。
在编码器中,每个位置的输入同时作为查询、键和值,因此可以计算出每个位置与其他位置的注意力权重,并对所有位置的值向量进行加权求和。这样,编码器可以捕捉到输入序列中各个位置之间的关系,并生成上下文感知的表示。
在解码器中,除了自注意力机制,还引入了一个额外的注意力机制来关注编码器的输出。这个注意力机制将编码器的输出作为键和值,解码器当前位置的隐藏状态作为查询,计算出解码器每个位置与编码器输出的注意力权重。这样,解码器可以利用编码器的信息来生成更准确的翻译结果。
通过多层堆叠的自注意力和前馈神经网络,Transformer 能够学习到输入序列的语义表示,并在机器翻译等任务中取得了很好的效果。它的并行计算能力和较长范围的依赖建模也使得 Transformer 成为了自然语言处理领域的重要模型之一。
相关问题
Transformer之后注意力
在Transformer模型中,除了自注意力机制(self-attention)之外,还引入了另一种注意力机制,即Transformer之后注意力(Transformer Encoder-Decoder Attention)。
在经典的Transformer模型中,包含了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个部分。编码器负责将输入序列进行编码,而解码器则根据编码器的输出生成目标序列。为了使解码器能够关注到编码器中合适的位置,Transformer引入了Transformer之后注意力机制。
具体来说,在解码器的每个位置,它会考虑编码器的所有位置,并计算一个注意力权重向量。这样,解码器就可以根据这个注意力权重向量来加权编码器的输出。这种方式使得解码器能够有选择性地关注编码器中与当前解码位置相关的信息。
Transformer之后注意力的计算方式与自注意力类似,但是注意力矩阵的计算过程中使用的是解码器的位置嵌入向量和编码器的输出向量进行计算。通过对编码器输出的加权,解码器可以更好地利用编码器的信息来生成准确的目标序列。
综上所述,Transformer之后注意力机制在Transformer模型中起着关键的作用,帮助解码器关注到与当前解码位置相关的编码器信息,从而提高翻译、生成等任务的性能。
Transformer的注意力机制
Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它的注意力机制是Transformer模型的核心组成部分之一,用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。
Transformer的注意力机制主要包括自注意力和多头注意力两个部分。自注意力机制用于计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性,而多头注意力机制则通过将多个自注意力机制的结果进行拼接来增强模型的表达能力。
具体来说,自注意力机制通过计算查询、键和值之间的相似度来确定每个位置对其他位置的关注程度。这里的查询、键和值都是通过对输入序列进行线性变换得到的。然后,通过对相似度进行归一化处理,得到每个位置对其他位置的权重。最后,将权重与值进行加权求和,得到每个位置的表示。
多头注意力机制则是将多个自注意力机制的结果进行拼接,以增加模型的表达能力。在每个注意力头中,模型学习到不同的查询、键和值的线性变换参数,从而捕捉到不同的相关性信息。
总结起来,Transformer的注意力机制通过计算输入序列中不同位置之间的相关性,从而捕捉到序列中的重要信息。这种机制使得Transformer模型能够更好地处理长距离依赖和捕捉全局信息。