自注意力机制结构示意图
时间: 2023-10-16 12:10:25 浏览: 115
对于自注意力机制的示意图,在引用中提到的Graph Attention Network (GAT)使用了注意力机制对邻近节点特征进行加权求和。为了对注意力机制有一个全局观念,引用中提到的熵被用来衡量注意力分布。而引用中的图卷积网络Graph Convolutional Network (GCN)则将局部的图结构和节点特征结合起来。综合这些信息,我们可以得出自注意力机制的示意图应该包含类似于以下的结构:
1. 输入层:包括图的节点特征和图的邻接矩阵。
2. 自注意力层:使用注意力机制对邻近节点特征进行加权求和,根据节点特征计算注意力权重。
3. 加权求和层:根据注意力权重对邻近节点特征进行加权求和得到节点的表示。
4. 输出层:根据节点的表示进行节点分类或其他任务。
综上所述,自注意力机制的结构示意图包含输入层、自注意力层、加权求和层和输出层。其中,自注意力层是关键步骤,通过计算注意力权重来决定邻近节点特征的权重。注意力权重的计算可以根据节点特征来进行,独立于图结构。这种机制可以使模型学习到不同的注意力权重,并具有一定的泛化能力。
相关问题
多头自注意力机制结构图
多头自注意力机制结构图如图2所示,它是Transformer模型中的一个关键组件。通过多头自注意力机制,模型可以同时关注不同位置的信息,从而解决了自注意力机制在编码当前位置信息时过度集中于自身位置的问题。多头自注意力机制的输出包含了不同子空间中的编码表示信息,进一步增强了模型的表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [10031-This post is all you need(①多头注意力机制原理)](https://blog.csdn.net/The_lastest/article/details/118555346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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自注意力机制SA结构示意图
自注意力机制(Self-Attention, SA)是一种用于捕捉序列中元素之间相互关系的注意力机制。SA结构示意图如下:
SA结构包括三个过程:挤压(squeeze),激励(excitation)和缩放(scaling)。
在挤压过程中,SA从输入特征图X中提取通道或空间区域的统计量S。对于通道注意力(Channel Attention, CA),通道间的统计量由池化方法提取,通常使用平均池化。对于空间注意力(Spatial Attention, SA),空间区域的统计量可以使用1x1卷积进行提取。
在激励过程中,利用提取的统计数据,SA捕获通道或空间区域之间的相互关系,生成注意力图A。对于CA,通常使用两个全连接(Fully Connected, FC)层来实现这一过程。对于SA,可以使用一个或两个卷积层。
在缩放过程中,生成的注意力图A通过一个Sigmoid函数进行归一化,得到一个范围在0到1之间的数值。这个归一化的注意力图A与输入特征图X进行通道或空间方向的乘法,从而重新校准输入特征图。
综上所述,SA结构通过挤压、激励和缩放过程来捕捉输入特征图的通道或空间关系,并生成注意力图来重要性校准特征图中的元素。
参考文献:
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