局部多头自注意力机制
时间: 2023-10-13 10:05:12 浏览: 80
局部多头自注意力机制是指在多头注意力机制的基础上,通过限制注意力的范围,使得注意力机制只关注输入序列中的一部分信息。这样可以提高模型的效率,并且对长序列的建模能力更强。在局部多头自注意力机制中,我们可以设置一个固定大小的窗口或者通过位置编码来指定注意力的范围。通过局部多头自注意力机制,模型可以更加有效地捕捉到局部相关性,同时减少了计算量和内存消耗。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
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- *1* *2* *3* [MultiHeadAttention多头注意力机制的原理](https://blog.csdn.net/tostq/article/details/130156696)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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2. 自注意力计算:对于每个子序列,使用自注意力机制来计算该子序列内部的注意力权重。自注意力机制通过将输入序列中的每个词或标记与其他词或标记进行比较,来确定它们之间的相关性。
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