scaled dot-Product attention的结构
时间: 2023-09-26 10:14:49 浏览: 49
Scaled dot-product attention 是自注意力机制中的一种,用于计算 query 和 key 的相似度,并得到加权后的 value。它的公式为:
Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V
其中,Q、K、V 分别代表 Query、Key、Value,d_k 代表 Key 的维数。
相关问题
Scaled Dot-Product Attention方法
Scaled Dot-Product Attention是一种注意力机制,常用于自然语言处理和计算机视觉任务中,能够帮助模型学习到输入序列中最相关的信息。Scaled Dot-Product Attention的计算过程如下:
1. 输入一个查询向量Q,一个键向量K和一个值向量V。
2. 计算Q和K之间的点积,然后将结果除以根号下K的维度(也称为缩放因子)。
3. 将结果传入softmax函数,将它们转化为0到1之间的概率分布。
4. 将softmax函数的输出与值向量V进行加权求和,得到最终的输出。
Scaled Dot-Product Attention的优点是能够并行计算,因此在处理大规模数据时具有较高的效率。同时,由于使用了缩放因子,可以避免点积结果过大或过小导致的梯度消失或爆炸的问题。
scaled dot-Product attention详细解释
Scaled dot-product attention是一种多头注意力机制,常用于神经机器翻译和自然语言处理中的编码器-解码器模型中。它通过将查询向量、键向量和值向量进行点积操作,来计算注意力分布,进而加权计算值向量的加权和。其中,为了控制点积的值域不会过大,需要对其进行缩放操作,即除以一个维度的平方根。这样可以避免因维度增大而导致注意力权重过小或过大,影响模型的泛化能力。