attention 和 self-attention
时间: 2023-10-11 15:06:33 浏览: 24
注意力机制是一种用于处理信息的机制,它模仿人类大脑在处理信息时的方式。人类在处理信息时,会将注意力集中在需要关注的信息上,对于其他无关的外部信息进行过滤。而注意力机制在深度学习中被广泛应用,可以帮助模型更加聚焦于重要的特征或上下文信息。
在深度学习中,有两种常见的注意力机制,即加性注意力和点积注意力。加性注意力通过计算一个加权和来确定注意力分布,该加权和是通过将查询向量与每个键向量进行线性变换后的结果进行计算得到的。点积注意力则是通过计算查询向量与每个键向量的点积得到注意力分布。
而自注意力机制(self-attention)是一种特殊的注意力机制,它可以同时考虑输入序列中的所有位置。在自注意力机制中,查询、键和值都来自同一个输入序列,通过计算查询向量与所有键向量的点积得到每个位置的注意力分布,并利用这个注意力分布对输入序列的每个位置进行加权求和得到输出表示。
相关问题
cross-attention和 self-attention区别
Cross-attention和self-attention是在Transformer模型中使用的两种注意力机制。它们的区别在于所关注的对象不同。
Self-attention是指模型对输入序列中的每个位置都计算一个权重,用这些权重对所有位置进行加权求和,以获取每个位置在序列中的重要性。在self-attention中,每个位置都可以同时关注到序列中的其他位置,因此可以捕捉到全局的依赖关系。
而cross-attention是指模型在进行注意力计算时,除了考虑输入序列内部的依赖关系,还考虑了与之相关的另一个输入序列。通常在机器翻译任务中,编码器会对源语言序列进行self-attention计算,而解码器在生成目标语言序列时,则需要同时考虑源语言序列的信息,这就需要使用cross-attention来关注源语言序列中与目标位置相关的信息。Cross-attention允许模型根据目标位置的需求来选择源语言序列中的相关部分进行注意力计算,从而更好地捕捉跨序列的依赖关系。
attention和self-attention的区别
Attention是一种机制,可以帮助模型在处理序列数据时,聚焦于特定的部分,从而更好地理解数据。例如在机器翻译中,模型可以利用Attention机制,将当前正在翻译的单词与原文中的对应单词对齐,从而更好地生成对应的翻译结果。
Self-Attention是一种Attention机制的变体,用于处理更长的序列数据。在Self-Attention中,模型将输入序列中的每个单词都看作是查询、键和值,然后计算它们之间的相似度,并将不同单词之间的相似度作为权重,合并在一起生成输出向量。相比于传统的Attention机制,Self-Attention可以更好地处理长序列数据,同时还可以捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。