多头自注意力机制结构图
时间: 2023-08-28 20:18:27 浏览: 102
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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相关问题
多头注意力机制结构图
多头注意力机制结构图通常用于解决机器翻译、文本摘要和语言生成等自然语言处理任务。以下是一个典型的多头注意力机制结构图示例:
```
+--------+
| Q |
+---|----+
|
+------v------+
| Query |
+------+------+
|
+---|----+
| K |
+---|----+
|
+------v------+
| Key |
+------+------+
|
+---|----+
| V |
+---|----+
|
+------v------+
| Attention |
+------+------+
|
+---|----+
| O |
+---|----+
|
```
在上面的结构图中,`Query`(查询)、`Key`(键)和`Value`(值)是输入的向量表示。`Attention`(注意力)计算输入中不同位置之间的关联性,并生成一个权重向量。然后,根据权重将`Value`聚合为一个输出向量`O`。
多头注意力机制通过并行计算多个注意力机制,每个注意头都有自己的查询,键和值。这样可以捕捉到不同层次和不同粒度的语义信息。
希望这个结构图能够帮助你理解多头注意力机制的基本原理。如果你有任何其他问题,请随时提问!
融合卷积与多头自注意力机制的功能模块
融合卷积与多头自注意力机制的功能模块是一种深度学习模型的组成部分,它结合了卷积神经网络和自注意力机制的优点,可用于图像分类、自然语言处理等任务。
该功能模块主要包含以下两种类型的层:
1. 融合卷积层:融合卷积层是一种结合了卷积神经网络和全连接层的层。它可以学习到特征的空间信息和通道信息,并将它们融合在一起。通过融合卷积层,模型可以更好地理解输入数据的结构和特征。
2. 多头自注意力层:多头自注意力层是一种基于自注意力机制的层。它可以学习到输入数据中不同位置之间的依赖关系,并将这些依赖关系应用于特征提取和表示学习。通过多头自注意力层,模型可以更好地处理输入数据中的长程依赖关系,提高模型的性能和鲁棒性。
通过将融合卷积层和多头自注意力层结合在一起,模型可以同时利用卷积神经网络和自注意力机制的优点,提高模型的性能和泛化能力。
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