self_attention 详解

时间: 2023-08-31 18:13:16 浏览: 109

详解Self-attention与Transformer1

Self-attention机制是Transformer模型的核心组成部分，Transformer是由Google在2017年提出的，主要用于解决自然语言处理（NLP）中的序列建模问题。它的主要创新在于使用自注意力层代替了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），这极大地提高了并行计算的效率，并且能够捕捉长距离的依赖关系。在Self-attention中，对于输入序列的每个位置的向量，它首先计算该位置与序列中所有其他位置的向量之间的相关性。这个过程可以分为三个主要步骤： 1. **Query、Key和Value的计算**： - Query：使用一个权重矩阵Wq对输入向量进行线性变换，生成query向量，代表当前位置的信息。 - Key：同样，使用权重矩阵Wk对输入向量进行线性变换，生成key向量，用于评估与其他位置的相关性。 - Value：通过权重矩阵Wv对输入向量进行线性变换，生成value向量，这些向量将在后续的加权求和过程中提供信息。 2. **Attention得分和归一化**： - 计算query向量与所有key向量的点积，得到对应的attention得分。这些得分表示了当前位置与其他位置的相关程度。 - 使用softmax函数对attention得分进行归一化，确保它们构成一个概率分布，表示各个位置的重要性。 3. **加权求和**： - 根据归一化的attention得分，对所有的value向量进行加权求和，得到新的输出向量。这一步将所有位置的信息聚合起来，但每个位置的贡献取决于其对应的attention得分。 Transformer中的Multi-head Self-attention机制进一步增强了模型的表达能力。它并行运行多个self-attention层，每个层（head）使用不同的权重矩阵，这样可以学习到多种不同的上下文关系。每个head的输出被concatenated，然后通过一个线性层整合成最终的输出。 Positional Encoding是解决Self-attention缺乏位置信息问题的关键。由于Self-attention机制对位置顺序不敏感，为了引入位置信息，通常会在输入向量上添加位置编码，这些编码是预先定义好的或者通过网络学习得到的，确保每个位置都有一个独特的标识。与CNN相比，Self-attention可以看作是一种具有可学习感受野的CNN，允许模型捕捉全局依赖。在大数据集上，Self-attention通常优于CNN，但在小数据集上，CNN可能表现出更好的性能。与RNN相比，Self-attention不再局限于仅考虑当前位置之前的信息，它可以同时处理序列中的所有位置，使得处理长序列时效率更高。 Self-attention通过计算序列中各位置之间的相互依赖关系，有效地处理了序列数据，并且在Transformer架构中展示了强大的序列建模能力，尤其适用于自然语言理解和生成任务。

self-attention是一种注意力机制，最早出现在谷歌的论文《Attention is all you need》中。它的含义是不需要依赖于CNN或RNN等传统的神经网络结构，只需要使用attention机制即可。在Transformer模型中，self-attention是其中的一个关键模块。为了更好地理解BERT模型，可以从最基本的self-attention开始，逐步推进到BERT模型的理解。具体来说，self-attention的推导过程如下：给定查询(Q)、键(K)和值(V)，通过计算它们之间的相似度得到注意力权重，然后将值(V)加权求和，得到最终的输出。注意力权重的计算公式为softmax(QK^T / sqrt(d_k))，其中，d_k是特征维度。这个公式的含义是，使用注意力权重对字向量进行加权线性组合，从而使得每个字向量都包含了当前句子中所有字向量的信息。总结起来，self-attention是一种利用注意力机制对字向量进行加权线性组合的方法，从而让每个字向量都包含了整个句子的信息。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [BERT基础（一）：self_attention自注意力详解](https://blog.csdn.net/yangdan1025/article/details/102912124)[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%"] [ .reference_list ]

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