self-attention的专业翻译
时间: 2023-09-22 07:14:11 浏览: 39
Self-attention的专业翻译可以是“自注意力”,也可以是“自我关注”。在自然语言处理领域中,self-attention是一种机器学习模型中的一种注意力机制,用于将输入序列中的每个元素与其他元素之间的关系编码为一个向量。这种机制最初是由Google的神经机器翻译模型提出的,现在已经被广泛应用于各种NLP任务中,如文本分类、文本生成、机器翻译等。
相关问题
ProbSparse self-attention与self-attention的区别
ProbSparse self-attention是一种稀疏化的self-attention模型,与传统的self-attention模型有所不同。传统的self-attention模型在计算注意力权重时,需要对所有输入序列的位置进行计算。而ProbSparse self-attention模型则是通过对输入序列进行采样,只对部分序列位置进行计算,从而达到稀疏化的效果。
这种稀疏化的方法能够大幅度减少计算量,提高模型的效率。同时,ProbSparse self-attention模型能够保持与传统self-attention模型相同的性能,因为它在计算注意力权重时,仍然考虑了所有的输入序列位置,只是在计算中进行了采样。
因此,ProbSparse self-attention与传统的self-attention相比,具有更高的效率和同样的性能。
Self-attention
Self-attention是一种用于自然语言处理和计算机视觉等领域的机器学习技术,它是一种基于自身信息来计算每个元素的权重的方法。在自然语言处理中,它常用于序列到序列的模型中,如机器翻译和文本摘要中。在计算机视觉中,它则通常被应用于图像分割和物体检测等领域。
具体来说,Self-attention通过将输入序列中的每个元素都与其它元素进行比较,然后根据比较结果来计算每个元素的权重。这些权重可以用于加权平均输入序列的不同部分,从而得到一个向量表示。这个向量表示可以用于进一步的任务,如分类或生成。
Self-attention的优点是可以在不丢失序列信息的情况下捕捉到序列中不同元素之间的依赖关系,从而提高模型的性能。同时,它也可以在输入序列长度很长时减少模型的计算复杂度。
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