Self-Attention起到的作用是
时间: 2024-05-25 15:11:58 浏览: 14
Self-Attention是一种用于自然语言处理和计算机视觉等任务的神经网络机制,它的作用是在一个输入序列中计算每个元素与其他元素之间的相互关系。它能够学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系,从而在序列中捕捉到长程依赖关系。Self-Attention通常被用于Transformer模型中,用于替代传统的循环神经网络和卷积神经网络,以提高模型的性能。Self-Attention的优势在于它能够并行计算,从而提高了模型的训练和推理效率。同时,Self-Attention还可以被用于生成模型,例如GPT系列模型,用于生成自然语言文本。
相关问题
multi-head masked self-attention
Multi-head masked self-attention是Transformer模型中的一种注意力机制。在这种机制中,输入序列中的每个位置都被当作查询来计算注意力权重,然后根据这些权重对所有位置进行加权求和以得到最终的表示。
Multi-head表示将注意力机制分为多个头部进行独立计算,每个头部都具有自己的参数。这样可以让模型同时关注不同位置和不同表示子空间的信息,提高了模型的表达能力和泛化能力。
Masked self-attention是在计算注意力权重时引入的一种掩码机制。通过在注意力计算中使用一个掩码矩阵,可以阻止模型关注当前位置之后的信息,从而保证模型在预测当前位置时只使用了之前的信息。这在解决序列生成任务中非常有用,例如语言模型或机器翻译。
因此,multi-head masked self-attention是一种在Transformer中使用的注意力机制,它允许模型同时关注不同位置和不同表示子空间的信息,并通过掩码机制保证模型在预测时只使用了之前的信息。这种机制在提高模型表达能力和解决序列生成任务中起到了重要作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [层层剖析,让你彻底搞懂Self-Attention、MultiHead-Attention和Masked-Attention的机制和原理](https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122861751)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
self attention multimodal
多模态的自注意力机制是指在多模态数据中,每个模态内部使用自注意力机制来提取模态内部的信息,并使用跨模态的注意力机制来融合不同模态之间的信息。通过将多模态融合推迟到模型的后期,可以更充分地提取单个模态内部的信息,因为不同模态的数据结构和分布差异很大,使用相同的处理方式可能不合理。在单个模态内部,仍然使用原始的自注意力机制,但在跨模态的融合中,使用各个模态的部分信息来进行跨注意力。除此之外,还可以限制层内不同模态注意力的流动,通过引入一组潜在的融合单元,形成"注意力瓶颈",跨模态的交互必须通过这些单元进行。这样既可以降低计算量,处理部分冗余信息,也可以使模型集中处理每个模态中最相关的输入,并只与其他模态共享必要的输入。因此,多模态自注意力机制在模型中起到了重要的作用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【多模态】《Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion》论文阅读笔记](https://blog.csdn.net/qq_36643449/article/details/124968439)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【论文阅读】Attention Bottlenecks for Multimodal Fusion---多模态融合,音视频分类,注意力机制](https://blog.csdn.net/me_yundou/article/details/121070837)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Attention is all you need:关于transformer中的self-attention](https://blog.csdn.net/hands_up_down/article/details/122022802)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)