transformer计算从j到I的每条边的多头注意力方法
时间: 2024-05-30 17:13:15 浏览: 11
可以采用以下步骤:
1. 通过查询矩阵Q、键矩阵K和值矩阵V计算出注意力矩阵A。
2. 将注意力矩阵A进行归一化,得到归一化注意力矩阵AN。
3. 将归一化注意力矩阵AN与值矩阵V相乘,得到多头注意力输出矩阵H。
4. 将多头注意力输出矩阵H进行拼接,得到最终的注意力输出矩阵。
总的来说,该方法在计算从j到i的每条边的多头注意力时,先使用注意力机制计算出每个节点j的注意力分布,然后将每个节点j的输出与邻居节点i的特征进行加权求和,从而得到节点i的多头注意力表示。
相关问题
transformer多头注意力
Transformer的多头注意力是指在自注意力机制中同时使用多个注意力头来计算注意力权重。在Transformer模型中,自注意力机制被用于编码器和解码器中的每个层。
多头注意力的目的是为了使模型能够同时关注序列中的不同位置和语义信息。通过使用多个注意力头,模型可以学习到不同的表示子空间,从而更好地捕捉输入序列中的不同关系和上下文。
在多头注意力机制中,首先对输入进行线性变换,将其映射到多个子空间。然后,每个子空间都会独立地计算注意力权重,并通过加权平均的方式将它们组合起来。最后,通过另一个线性变换将加权的结果映射回原始空间。
通过引入多头注意力,Transformer能够处理更复杂的语言结构,并捕捉更多的语义信息,提高了模型在自然语言处理任务中的性能。
transformer的多头注意力
Transformer中的多头注意力机制是指将输入的向量分成多个头,每个头都进行注意力计算,最后将多个头的注意力结果拼接起来作为最终的输出。这样做的好处是可以让模型在不同的表示空间中学习到不同的信息,从而提高模型的表达能力。
具体来说,假设输入的向量为 $x\in\mathbb{R}^{d_{in}}$,我们将其分成 $h$ 个头,每个头的维度为 $d_k=d_{in}/h$。然后对每个头进行注意力计算,得到 $h$ 个输出向量 $y_i\in\mathbb{R}^{d_k}$。最后将这些向量拼接起来,得到最终的输出向量 $y\in\mathbb{R}^{d_{in}}$。
在计算注意力时,我们需要先将输入向量 $x$ 分别映射到 $h$ 个不同的表示空间中,得到 $h$ 个查询向量 $q_i,k_i,v_i\in\mathbb{R}^{d_k}$。然后对每个头分别计算注意力得分 $a_i$,再将注意力得分与对应的值向量 $v_i$ 加权求和得到该头的输出向量 $y_i$。最后将所有头的输出向量拼接起来即可。