加性注意力机制是不是属于软注意力机制,加性注意力机制公式是什么?
时间: 2023-07-24 21:15:05 浏览: 74
是的,加性注意力机制属于软注意力机制的一种。它通过将查询向量和键向量映射到一个共享的中间表示,并计算它们之间的相似度来计算权重。
加性注意力机制的公式如下:
$$
\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax} \left( \frac{QW_q + KW_k}{\sqrt{d_k}} \right) V
$$
其中,
- $Q$ 是查询向量,
- $K$ 是键向量,
- $V$ 是值向量,
- $W_q$ 和 $W_k$ 是可学习的权重矩阵,
- $d_k$ 是键向量的维度.
在公式中,$QW_q$ 和 $KW_k$ 分别将查询向量和键向量映射到共享的中间表示。通过将它们相加并除以 $\sqrt{d_k}$ 进行归一化,然后应用 softmax 函数得到注意力权重。最后,将注意力权重与值向量 $V$ 相乘得到最终的输出。
相关问题
注意力机制中加性模型公式中的v是什么
在注意力机制的加性模型中,v是一个可学习的向量,用于将注意力打分函数的输出映射到一个标量值,以便进行后续的归一化操作。具体来说,假设注意力打分函数的输出为$e_{i,j}$,则加性注意力的公式可以表示为:
$$\alpha_{i,j} = \frac{\exp(v^T \cdot \tanh(W_1 \cdot h_i + W_2 \cdot h_j))}{\sum_{k=1}^n \exp(v^T \cdot \tanh(W_1 \cdot h_i + W_2 \cdot h_k))}$$
其中,$h_i$和$h_j$分别表示编码器和解码器的隐藏状态向量,$W_1$和$W_2$分别表示对应的权重矩阵,$v$则是加性注意力中的可学习向量。通过将$v$与$\tanh(W_1 \cdot h_i + W_2 \cdot h_j)$进行点积运算,可以将其映射到一个标量值,然后再使用softmax函数进行归一化,得到最终的注意力权重$\alpha_{i,j}$。
有没有LSTM注意力机制其中注意力机制优化计算公式是什么
是的,LSTM可以使用注意力机制。其中,注意力机制的优化计算公式通常使用softmax函数来实现。
具体而言,LSTM注意力机制的计算公式如下:
1. 首先,对于给定的输入序列和LSTM隐藏状态,可以通过计算一个注意力权重向量来确定每个输入的重要程度。假设输入序列的长度为T,并且LSTM隐藏状态的维度为H,则可以定义一个权重向量α=[α₁, α₂, ..., αₜ],其中αᵢ表示第i个输入在注意力机制中的权重。
2. 注意力权重向量α的计算可以使用以下公式:
αᵢ = softmax(eᵢ) / Σⱼ softmax(eⱼ)
其中eᵢ表示一个经过非线性变换后的能量值(score),它是通过使用LSTM隐藏状态和第i个输入进行计算得到的,通常可以使用内积或其他相似度度量进行计算。
3. 最后,通过对输入序列应用注意力权重向量α,可以计算出加权和向量c,即:
c = Σᵢ αᵢ * xᵢ
其中xᵢ表示输入序列中的第i个元素。
这样,通过引入注意力机制,LSTM可以根据每个输入的重要程度来动态地调整对应的权重,从而更好地捕捉输入序列中的相关信息。
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