transformer重复注意力
时间: 2023-07-27 11:06:51 浏览: 118
Transformer中的重复注意力(repeated attention)是指模型在进行自注意力机制时,对于每个位置的输入都会计算多个注意力分布。这种机制使得模型能够同时关注序列中的不同部分,并捕捉到全局上下文信息。
在Transformer中,自注意力机制是一种用于建立输入序列中元素之间相互关系的机制。对于每个位置的输入,Transformer会计算一个注意力分布,该分布表示与该位置相关的其他位置的权重。这样,模型可以根据这些权重来聚焦于输入序列中不同的部分。
重复注意力是通过多头注意力(multi-head attention)实现的。在多头注意力中,模型会并行计算多个注意力分布,并将它们进行线性变换和拼接操作,以获得最终的表示。每个注意力头可以关注输入序列的不同子空间,从而提取不同层次的语义信息。
通过重复注意力,Transformer能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系,并对不同部分进行更精细的建模。这种机制在自然语言处理任务中取得了很好的效果,比如机器翻译、文本生成等。
相关问题
transformer自注意力机制
Transformer模型中的自注意力机制是其核心组成部分之一。它通过在输入序列内部进行注意力计算,使模型能够更好地理解输入之间的依赖关系和上下文信息。
在自注意力机制中,每个输入元素(例如词向量)都会与其他所有元素进行交互,并计算出一个权重,表示该元素对其他元素的重要性。这样,每个元素都可以获取来自其他元素的信息。
具体来说,Transformer模型中的自注意力机制分为以下几个步骤:
1. 输入向量经过三个线性变换得到查询(Query)、键(Key)和值(Value)向量。
2. 计算查询向量和键向量之间的相似度,通常使用点积或其他函数(如缩放点积)计算相似性得分。
3. 将相似性得分进行归一化处理,得到注意力权重。
4. 使用注意力权重加权求和值向量,作为当前元素的表示。
5. 重复上述步骤,使每个元素都能与其他元素进行交互和信息传递。
通过自注意力机制,Transformer模型可以同时考虑输入序列中所有元素之间的关系,从而更好地捕捉上下文信息和依赖关系,进而提高模型在自然语言处理等任务中的性能。
Transformer解码器端从注意力出来后呢
在Transformer解码器端,当注意力计算完成后,会进行以下步骤:
1. 输入嵌入层:将上一个时间步的输出向量经过一个线性变换,再加上位置编码,得到当前时间步的输入嵌入向量。
2. 掩码多头自注意力:与编码器端类似,使用掩码多头自注意力模型,对当前时间步的输入嵌入向量进行加权求和,得到当前时间步的注意力向量。
3. 编码器-解码器多头注意力:使用编码器端的输出向量和当前时间步的注意力向量,运用编码器-解码器多头注意力模型,对其进行加权求和,得到当前时间步的上下文向量。
4. 多层前馈神经网络:对当前时间步的上下文向量进行线性变换和激活函数处理,得到当前时间步的输出向量。
5. 输出层:将当前时间步的输出向量经过一个线性变换,得到当前时间步的预测输出。
这些步骤会一直重复,直到输出的序列达到预定长度或者模型预测出结束标记。
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