self-attention的输入是什么输出是什么,都是多少维度
时间: 2024-02-26 20:11:40 浏览: 21
Self-attention的输入是一个三维张量,维度为[batch_size, sequence_length, hidden_size],其中batch_size表示一次输入的样本数,sequence_length表示每个样本的序列长度,hidden_size表示每个时刻输入的特征向量的维度。Self-attention的输出也是一个三维张量,维度同输入。
相关问题
Multi-Head Self-Attention中r值是啥
在Multi-Head Self-Attention中,r值代表每个注意力头(attention head)中的查询(query)、键(key)和值(value)的维度,通常也被称为“头数”(number of heads)。例如,如果我们将输入嵌入向量的维度设为d,则在一个有h个注意力头的Multi-Head Self-Attention中,r的值通常被设置为d/h,以便每个头都可以处理输入的不同部分,并且每个头的查询、键和值的维度相等。
cross-self-attention结构图
Cross-Self-Attention结构图是一种深度学习模型中常用的注意力机制结构图,它被广泛应用于自然语言处理领域的任务中,例如机器翻译、文本分类、文本生成等。Cross-Self-Attention结构图由多个部分组成,其中包括Query、Key、Value和Attention矩阵。
在这个结构图中,Query、Key和Value都是三个矩阵,而Attention矩阵是一个由这三个矩阵计算得到的矩阵。具体地说,Query矩阵是一个大小为(n×d)的矩阵,其中n表示句子的长度,d表示隐藏层的维度。同理,Key矩阵和Value矩阵也是大小为(n×d)的矩阵。最终的Attention矩阵是一个大小为(n×n)的矩阵,它的每个元素表示输入中第i个词与第j个词之间的关联程度。
具体地,Cross-Self-Attention结构图的计算方式如下:首先,计算Query矩阵和Key矩阵的乘积得到一个大小为(n×n)的矩阵,然后将这个矩阵除以一个数值常量即可得到一个大小为(n×n)的概率分布矩阵,即Attention矩阵。最后,将Value矩阵与Attention矩阵做乘积,就可以得到一个加权平均后的向量表示,这个向量就是经过Cross-Self-Attention结构图处理后的输出。
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