自注意力机制网络模型图
时间: 2023-09-14 19:02:43 浏览: 57
自注意力机制网络模型图是一种图示表示自注意力机制网络的方式。在自注意力机制中,输入的特征向量被视为键和值,而查询用于衡量与每个键的相似度,以确定其权重。通过计算查询和键的相似度,并对值进行加权求和,自注意力机制能够将重要的特征信息聚焦在一起。
具体来说,自注意力机制网络模型图通常包含以下几个主要组件:
- 输入特征向量:表示输入数据中的特征信息。
- 查询向量:用于衡量与每个键的相似度,以确定其权重。
- 键向量:与查询向量进行比较,以计算相似度得分。
- 值向量:包含与输入特征向量相关的信息,根据相似度得分进行加权求和。
- 加权求和操作:用于将值向量按照相似度得分进行加权求和,生成最终的自注意力表示结果。
整个自注意力机制网络模型图的目标是通过计算查询和键的相似度,以获得每个键的权重,并将这些权重应用于值向量,以生成自注意力表示结果。
需要注意的是,自注意力机制网络模型图可能会因具体的网络架构和任务而有所不同,上述描述仅是一种常见的表示方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer:注意力机制(attention)和自注意力机制(self-attention)的学习总结](https://blog.csdn.net/weixin_43610114/article/details/126684999)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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