自注意力机制的模型结构
时间: 2023-11-20 19:15:11 浏览: 39
自注意力机制是一种用于建模序列数据的机制,常用于自然语言处理任务中。它在模型内部引入了注意力机制,使得模型能够根据输入的不同位置信息来计算其与其他位置之间的关联度。下面是自注意力机制的模型结构:
1. 输入表示:将输入序列(如单词、句子等)转换为向量表示,通常使用词嵌入(word embedding)来表示每个单词或位置。
2. 查询(Query)、键(Key)、值(Value)计算:通过对输入序列进行线性变换,得到三个表示序列的向量:查询向量Q、键向量K和值向量V。
3. 注意力得分计算:通过计算查询向量Q与键向量K之间的相似度得分,来衡量不同位置之间的关联度。常用的计算方法是点积注意力(dot-product attention)或双线性注意力(bilinear attention)。
4. 注意力权重计算:通过对注意力得分进行归一化,得到注意力权重,表示每个位置对当前位置的贡献程度。
5. 上下文表示计算:通过使用注意力权重对值向量V进行加权求和,得到当前位置的上下文表示,表示当前位置与其他位置的综合信息。
6. 输出计算:根据上下文表示进行进一步处理,可以通过线性变换、非线性激活函数等操作得到最终的输出表示。
自注意力机制的优点在于能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,而不需要依赖于固定窗口大小或卷积核大小。这使得模型能够更好地处理长距离依赖和全局信息。
相关问题
自注意力机制结构示意图
对于自注意力机制的示意图,在引用中提到的Graph Attention Network (GAT)使用了注意力机制对邻近节点特征进行加权求和。为了对注意力机制有一个全局观念,引用中提到的熵被用来衡量注意力分布。而引用中的图卷积网络Graph Convolutional Network (GCN)则将局部的图结构和节点特征结合起来。综合这些信息,我们可以得出自注意力机制的示意图应该包含类似于以下的结构:
1. 输入层:包括图的节点特征和图的邻接矩阵。
2. 自注意力层:使用注意力机制对邻近节点特征进行加权求和,根据节点特征计算注意力权重。
3. 加权求和层:根据注意力权重对邻近节点特征进行加权求和得到节点的表示。
4. 输出层:根据节点的表示进行节点分类或其他任务。
综上所述,自注意力机制的结构示意图包含输入层、自注意力层、加权求和层和输出层。其中,自注意力层是关键步骤,通过计算注意力权重来决定邻近节点特征的权重。注意力权重的计算可以根据节点特征来进行,独立于图结构。这种机制可以使模型学习到不同的注意力权重,并具有一定的泛化能力。
多头自注意力机制结构图
多头自注意力机制结构图如图2所示,它是Transformer模型中的一个关键组件。通过多头自注意力机制,模型可以同时关注不同位置的信息,从而解决了自注意力机制在编码当前位置信息时过度集中于自身位置的问题。多头自注意力机制的输出包含了不同子空间中的编码表示信息,进一步增强了模型的表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [10031-This post is all you need(①多头注意力机制原理)](https://blog.csdn.net/The_lastest/article/details/118555346)[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: 100%"]
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