怎么理解self attention,有没有推荐的阅读
时间: 2024-01-29 11:02:59 浏览: 21
Self-attention是一种机器学习中的技术,主要用于处理序列数据。它可以在一个序列中对不同的元素进行关注,从而可以更好地捕捉序列中的重要信息。Self-attention通常用于自然语言处理领域中的任务,如文本分类、机器翻译和语言生成等。
推荐的阅读材料:
1. Attention Is All You Need:这是一篇非常经典的论文,介绍了使用self-attention来进行神经机器翻译的方法。
2. The Illustrated Transformer:这是一篇非常易于理解的博客文章,介绍了Transformer模型中的self-attention机制。
3. A Comprehensive Guide to Attention Mechanism in Deep Learning for NLP:这是一篇比较全面的关于NLP中Attention机制的介绍,其中也包括了self-attention的内容。
4. Understanding Self-Attention Mechanism:这是一篇介绍self-attention机制的博客文章,重点介绍了self-attention与传统attention的区别。
相关问题
attention 和 self attention
Attention是一种机制,用于在机器学习和自然语言处理中,将输入序列中的不同部分赋予不同的权重,以便在处理过程中更加关注重要的信息。而Self-Attention是Attention的一特殊形式,它用于计算输入列中各个元素之间的相关性,并根据相关性为每个元分配权重。
Self-Attention的计算过程如下:
1. 首先,通过将输入序列映射到三个不同的向量空间(即查询、键和值空间)来生成查询向量、键向量和值向量。
2. 接下来,通过计算查询向量和键向量之间的相似度得到注意力权重。相似度可以使用点积、缩放点积等方法计算。
3. 然后,将注意力权重与值向量相乘,并对结果进行加权求和,得到最终的自注意力表示。
Self-Attention的优势在于它能够捕捉输入序列中各个元素之间的长距离依赖关系,并且可以同时处理多个位置的信息。因此,它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。
selfattention
自注意力(self-attention)是一种在自然语言处理中常用的机制,它能够帮助模型理解句子中不同单词之间的关系。自注意力机制允许模型在处理每个单词时,将其与其他单词进行比较,以获取上下文信息。
在自注意力机制中,每个单词会被表示为三个向量:查询(query)、键(key)和值(value)。通过计算查询和键之间的相似度,可以得到一个注意力权重,表示单词与其他单词的相关性。然后,通过将这些注意力权重应用于值向量,可以得到加权的值向量,用于生成模型的输出。
自注意力机制的优点是能够捕捉句子中的长距离依赖关系,并且不受位置顺序的限制。它被广泛应用于循环神经网络(RNN)的改进模型(如Transformer),以及用于机器翻译、文本摘要、语言生成等任务中。