上述代码中注意力层的权重是怎么确定的
时间: 2024-04-07 13:31:21 浏览: 14
在上述代码中,注意力层的权重是通过训练神经网络得到的,具体来说,模型会将输入的文本序列作为输入,经过多个Transformer Block的处理之后,得到最后一个Transformer Block的输出,该输出会经过一个全连接层,最终输出注意力层的权重。这个过程是在训练过程中完成的,通过反向传播算法不断调整模型参数,使得模型输出的注意力权重能够最大程度地匹配输入序列和目标序列之间的关系。
相关问题
上述代码中注意力层的权重是根据bigru的输出决定的吗
在上述代码中,注意力层的权重是根据Transformer Block的输出决定的,而不是根据BiGRU的输出决定的。具体来说,输入序列会经过BiGRU层,得到一个隐状态序列,然后将这个隐状态序列作为输入传给Transformer Block,Transformer Block会对每个时刻的隐状态计算一个权重,这个权重被称为注意力权重,最终得到加权平均后的向量表示,作为Transformer Block的输出。因此,注意力权重的计算是在Transformer Block中完成的,而不是在BiGRU中完成的。
上述代码中注意力机制具体的实现方式是基于点积的还是基于加性的
上述代码中注意力机制的具体实现方式是基于加性注意力机制的。可以看到,在代码中通过Dense层实现了两个全连接层,分别用于计算注意力分数和计算注意力权重,其中注意力分数的激活函数为tanh,注意力权重的激活函数为softmax,且不带偏置。这种实现方式是加性注意力机制的一般形式,与点积注意力机制相比,其计算复杂度较高,但更加灵活,能够处理更加复杂的注意力权重计算问题。