self-attention机制详解
时间: 2023-09-22 22:14:39 浏览: 69
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。
相关问题
self_attention 详解
self-attention是一种注意力机制,最早出现在谷歌的论文《Attention is all you need》中。它的含义是不需要依赖于CNN或RNN等传统的神经网络结构,只需要使用attention机制即可。
在Transformer模型中,self-attention是其中的一个关键模块。为了更好地理解BERT模型,可以从最基本的self-attention开始,逐步推进到BERT模型的理解。
具体来说,self-attention的推导过程如下:给定查询(Q)、键(K)和值(V),通过计算它们之间的相似度得到注意力权重,然后将值(V)加权求和,得到最终的输出。注意力权重的计算公式为softmax(QK^T / sqrt(d_k)),其中,d_k是特征维度。这个公式的含义是,使用注意力权重对字向量进行加权线性组合,从而使得每个字向量都包含了当前句子中所有字向量的信息。
总结起来,self-attention是一种利用注意力机制对字向量进行加权线性组合的方法,从而让每个字向量都包含了整个句子的信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BERT基础(一):self_attention自注意力详解](https://blog.csdn.net/yangdan1025/article/details/102912124)[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 ]
Multi-head attention
Multi-head attention是一种注意力机制,它在Transformer模型中被引入。它可以看作是多个self-attention的组合,类似于CNN中的多核。不同于循环计算每个头,multi-head attention使用矩阵乘法来实现。它的计算流程可以通过转置和重塑来完成。使用多头注意力机制可以使模型同时关注来自不同表示子空间和不同位置的信息,从而提高模型的表达能力。理解self-attention的本质实际上就是了解multi-head attention结构。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自注意力(Self-Attention)与Multi-Head Attention机制详解](https://blog.csdn.net/weixin_60737527/article/details/127141542)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Multi-Head Attention的讲解](https://blog.csdn.net/qq_41980734/article/details/120842437)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention](https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/117691873)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]