self-attention with relative position representations
时间: 2023-04-28 16:02:06 浏览: 70
自注意力机制与相对位置表示。自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制,它可以在不同位置上对序列中的元素进行加权聚合,以获得更好的表示。相对位置表示是一种用于表示序列中元素之间相对位置的方法,它可以帮助模型更好地捕捉序列中元素之间的关系。将自注意力机制与相对位置表示结合起来,可以进一步提高模型在序列数据上的性能。
相关问题
self attention layer
Self-attention layer is a type of layer commonly used in transformer-based neural networks, including GPT (Generative Pre-trained Transformer) and BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). It allows the model to attend to different parts of the input sequence while processing it.
In self-attention, each input token is associated with three vectors: the query, key, and value vectors. These vectors are computed through linear transformations of the input embedding. The self-attention layer then computes a weighted sum of the value vectors, where the weights are determined by the dot product of the query and key vectors. The resulting output is a context vector that represents the input token's relationship with the other tokens in the sequence.
Self-attention enables the model to focus on the most relevant parts of the input sequence, which has been shown to be effective in natural language processing tasks such as language modeling, machine translation, and question answering.
http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 词转为词向量的公式
在自然语言处理中,词向量可以使用不同的方法来计算。以下是两种常见的计算方法:
1. 基于共现矩阵的方法:该方法使用一个共现矩阵来表示单词之间的关系,然后对这个矩阵进行矩阵分解来得到每个单词的向量表示。具体公式如下:
$W = (w_1,w_2,...,w_n)$
$C = (c_{ij})_{n \times n}$
$w_i = C_i(U^T U)^{-1/2}$
其中 $W$ 是词向量矩阵,$C$ 是共现矩阵,$U$ 是矩阵 $C$ 的奇异值分解。$w_i$ 表示第 $i$ 个单词的向量表示。
2. 基于神经网络的方法:该方法使用神经网络来训练单词的向量表示。具体公式如下:
$w_i = f(C(w_i))$
其中 $w_i$ 表示第 $i$ 个单词的向量表示,$C(w_i)$ 表示单词 $w_i$ 的上下文,$f$ 是一个非线性函数,如sigmoid函数或tanh函数。
以上是两种常见的计算词向量的方法,不同的方法可能会有不同的公式和参数设置。