attention机制详解
时间: 2023-05-11 12:06:04 浏览: 92
Attention机制是一种机器学习技术,它可以帮助模型在分析大规模数据集时进行更准确的计算。它可以帮助模型更好地理解文本中的语义,并让结果更准确。它基于神经网络,可以让模型通过调整权重来更好地注意某些特定字词的关系,从而提升模型的准确性。
相关问题
self-attention机制详解
好的,我可以解答 self-attention 机制的相关问题。Self-attention 是一种机制,它能够在一个序列中计算出各个元素之间的关联性,并根据关联性对每个元素进行加权,进而计算出序列的表示。Self-attention 主要应用于自然语言处理领域的模型,比如 Transformer。在自然语言处理任务中,Token 表示一个序列中的单个词或子词,Self-attention 机制可以帮助模型更好地理解文本中词汇之间的关系,从而提高模型的性能。
Attention机制和Transformer
Attention机制是一种用于加权计算输入序列每个元素的重要性,并将这些重要性应用于输出序列的机制。在自注意力模型中,Attention机制被用于在输入序列内计算每个元素与其他元素之间的关联度,并根据这些关联度进行加权计算。
Transformer是一种基于Attention机制的神经网络模型。它由Transformer Encoder和Transformer Decoder两部分组成。Transformer Encoder用于将输入序列编码为一系列高级特征表示,而Transformer Decoder则根据这些特征表示生成输出序列。
在Transformer中,Attention机制被用于Transformer Encoder和Transformer Decoder的不同方式。在Transformer Encoder中,自注意力模型被用于计算输入序列内元素之间的关联度,并对每个元素进行加权计算,以生成上下文向量。这样可以捕捉到输入序列内元素的全局关联信息。
相比之下,在Transformer Decoder中,除了自注意力模型,还引入了另外一种注意力机制,即编码器-解码器注意力。这种注意力机制使得Transformer Decoder可以将编码器的输出与正在生成的输出进行关联,以便更好地捕捉输入和输出序列之间的关联信息。
因此,Attention机制是Transformer模型的核心组成部分,它在Transformer Encoder和Transformer Decoder中以不同的方式应用,用于捕捉输入和输出序列之间的关联信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解](https://blog.csdn.net/u014033218/article/details/89345200)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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