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Attention_self attention_multi head attention

attention

self

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16页

该文档主要介绍了attention及其变种self attention 、multi-attention以及一些相关的paper

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Attention

Self attention

Multi-head attention

（一）注意力 (Attention) 机制

图 1 人类的视觉注意

力

图 1 形象化展示了人类在看到一副图

像时是如何高效分配有限的注意力资源

的，其中红色区域表明视觉系统更关注

的目标，很明显对于图 1 所示的场景，

人们会把注意力更多投入到人的脸部，

文本的标题以及文章首句等位置。

深度学习中的注意力机制从本质上

讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，

核心目标也是从众多信息中选择出对当

前任务目标更关键的信息。

1 、 Attention 概念

2 、 Encoder-Decoder 框架

Encoder-Decoder 框架应用领域

图 2 抽象的文本处理领

域的 Encoder-

Decoder 框架

Source Target Encoder-

Decoder 框

架

中文句子英文句子机器翻译

一篇文章概括性语句文本摘要

一句问句一句回答问答系统或者

对话机器人

...... ...... ......

3 、 Attention+Encoder-Decoder 框架

图 2 抽象的文本处理领

域的 Encoder-

Decoder 框架

图 3 引入注意力模型的

Encoder-Decoder 框

架

理解 Attention 模型的关键就

是这里，即由固定的中间语义

表示 C 换成了根据当前输出

单词来调整成加入注意力模型

的变化的 Ci 。

剩余15页未读，继续阅读

模型之前用到 conv1d_1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(input_data1) # 添加多头self-attention机制 context1 = multi_head_attention(conv1d_1,5)

这段代码中的 multi_head_attention 函数可以被看作是一种 Seq2seq 的注意力机制，用于加强模型对于输入序列中重要信息的关注度。注意力机制是 Seq2seq 模型中的一个重要组成部分，它可以根据输入序列的不同部分...

transformer编码器

def multi_head_self_attention(self): # 多头自注意力模块 pass # 创建Transformer编码器实例 encoder = TransformerEncoder(input_sequence) encoder.embedding() encoder.add_positional_encoding() encoder....

用tensorflow实现一个self-attention

attention_scores = tf.matmul(q, k, transpose_b=True) / tf.math.sqrt(tf.cast(self.head_size, tf.float32)) # (batch_size, num_heads, seq_len, seq_len) attention_probs = self.softmax(attention_scores) ...

attention_score = torch.matmul(Query, Key.transpose(-1, -2)) / math.sqrt(self.head_size)

这是一个计算attention得分的公式，其中Query和Key都是输入的张量，transpose(-1, -2)是对Key的最后两个维度进行转置，math.sqrt(self.head_size)是对头数进行平方根处理，head_size是头的数量。这个公式的作用是...

如何用tensorflow定义一个Multi-head Self-attention模块，然后调用

以下是一个完整的 TensorFlow 2.x 实现示例，包括定义 Multi-head Self-attention 模块和调用它进行样例数据的前向计算。 ``` import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers class ...

生成一段attention代码

attention_output = torch.matmul(attention_probs, v) # (batch_size, num_heads, seq_len, head_size) # Reshape and concatenate attention outputs attention_output = attention_output.transpose(1, 2)....

multi-head self-attention代码

以下是一个简单的 multi-head self-attention 的代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super...

如何在BiLSTM中加入自注意力机制

multi_head_attention_output = self.multi_head_attention(attention_vectors, attention_vectors) # 加权和 weighted_sum = tf.keras.layers.Attention()([multi_head_attention_output, bilstm_outputs]) #...

python语言实现multi-head-self-attention示例的代码：

以下是一个 Python 代码示例，用于实现 multi-head self-attention： ```python import torch import torch.nn as nn class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super...

Multi-Attention(CBAM和deepmoji的集合使用）.rar

基于Convolutional Block Attention Module (CBAM)的Multi-Attention模型设计与实现。模型本质上是并行添加了 CBAM 和 DeepMoji 注意力机制，并在最后将它们的特征进行合并。

各种attention的实现

深度学习的attention的实现，有keras和tensorflow两种

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