multi-head 第2页

5分钟理解transformer中的encoder

一、self-attention直接跳过单头self-attention，multi-head的意思是q,k,vq,k,vq,k,v都不止一个，如图所示为两头的self-attention。

JackChrist·2022-11-25 09:10

零基础学习Transformer：multi-head self-attention layer and multi-head attention layer

Multi-HeadAttentionMulti-HeadSelf-Attention单头self-attentionlayer就是由单一的self-attention构成。多头self-attention是由多个单头self-attention组成，其具有单独的参数矩阵，互相不共享参数。在多头self-attentionlayer中，单头self-attention的输入都是相同的，但是参数矩阵

Poppy679·2022-11-24 16:03

Multi-Head Attention 原理与代码实现

1.Multi-HeadAttention结构2.Multi-HeadAttention计算Multi-HeadAttention是由多个Self-Attention组合形成的。对于同一个文本，一个Attention获得一个表示空间，如果多个Attention，则可以获得多个不同的表示空间。基于这种想法，就有了Multi-HeadAttention。换句话说，Multi-HeadAttention

DonngZH·2022-11-22 08:10

VisionTransformer（二）—— 多头注意力-Multi-Head Attention及其实现

多头注意力-Multi-HeadAttention及其实现目录多头注意力-Multi-HeadAttention及其实现前言一、为什么要有Attention，注意力是什么？二、Attention具体实现三、Image中Attention的理解三、Multi-HeadAttention多头注意力是什么四、Multi-HeadAttention多头注意力实现总结前言之前说到VIT中，个人觉得值得学习的

lzzzzzzm·2022-11-22 08:59

Self-Attention原理、Multi-head Self-Attention原理及Pytorch实现

一、Self-Attention原理下图虚线框内为Self-Attention模块基本功能，输入a1,a2,a3,a4a_1,a_2,a_3,a_4a1,a2,a3,a4，输出b1,b2,b3,b4b_1,b_2,b_3,b_4b1,b2,b3,b4。输入序列与输出序列长度相同，内部实际上做的是加权求和的运算。1、计算a1a_1a1与所有向量(包括自己)的attention-score使用q1q_

PuJiang-·2022-11-22 08:29

注意力机制----Multi-Head Attention 和 transformer

multi-headattention：单个attention输入后，对应有三个权重矩阵multi-head输入后，如果有l个头，就有l×3个参数矩阵multi-head输出的向量会串联起来，变长不只是

无意识积累中·2022-11-21 04:15

深度学习之图像分类（十七）-- Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解

深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention详解目录深度学习之图像分类（十七）Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention详解1.前言2.Self-Attention3.Multi-headSelf-Attention3.PositionalEncoding终于来到了Tra

木卯_THU·2022-11-21 03:34

Bert源码阅读

不纠结于代码组织形式，而只是梳理下其训练集的生成，训练的self-attention和multi-head的具体实现。

于建民·2022-11-19 12:14

PyTorch——实现自注意力机制（self-attention）

此外，Self-AttentionLayer可以使用下面提到的Multi-Head架构来拓宽视野，也就是多头注意力机制。

八岁爱玩耍·2022-11-19 04:25

Transformer 总结（self-attention, multi-head attention）

《AttentionIsAllYouNeed》：[1706.03762]AttentionIsAllYouNeed(arxiv.org)注：本文只是个人简单的概括知识点以便于本人日后查看，详细请参考：http://t.csdn.cn/dz2THTransformer优点：改进了RNN训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。可以增加到非常深的深度，充分发掘DNN模型的特性，提

卷不动的程序猿·2022-10-14 07:06

GAT学习：PyG实现multi-head GAT（二）

PyG实现GAT网络预备知识代码分析GAT接上篇学习笔记GAT学习：PyG实现GAT（图注意力神经网络）网络（一）为了使得Attention的效果更好，所以加入multi-headattention。画个图说明multi-headattention的工作原理。其实就相当于并联了head_num个attention后，将每个attention层的输出特征拼接起来，然后再输入一个attenion层得到

StarfishCu·2022-09-28 07:51

Transformer模型详细解读（理论篇）

Attentionisallyouneed》是Google提出的一篇关于Attention应用实践的论文，论文中提出了基于Attention机制的Transformer模型，以及大量使用了多头注意力机制（Multi-Head

人工智能小a·2022-07-31 07:20

什么是self-attention、Multi-Head Attention、Transformer

本文紧接《什么是Encoder-Decoder、Seq2Seq、Attention？》，目的是从输入输出、以及内部数据流和详细的计算过程角度，去剖析self-attention、Multi-HeadAttention、Transformer的原理。self-attention、Multi-HeadAttention内部结构和计算原理，我参考的是：《详解Transformer中Self-Attent

⊙月·2022-07-20 07:27

NLP经典论文：Attention、Self-Attention、Multi-Head Attention、Transformer 笔记

NLP经典论文：Attention、Self-Attention、Multi-HeadAttention、Transformer笔记论文介绍特点模型结构整体结构输入输出Attention结构没有mask的情况有mask的情况InputEmbeddingandPositionalEncoding输入InputEmbeddingPositionalEncoding输出Encoder第一个子层Multi

电信保温杯·2022-07-20 07:23

注意力机制学习：Multi-Head Attention

多头注意力机制（Mutil-headAttention）：多头注意(MultiheadAttention)是注意机制模块。实现：通过一个注意力机制的多次并行运行，将独立的注意力输出串联起来，线性地转化为预期维度。直观看来，多个注意头允许对序列的不同部分进行注意力运算。其中，都是可学习的参数矩阵。注：缩放点积注意力（Scaleddot-productattention)在这个模块中很常用的，同时也可

MarkJhon·2022-07-20 07:48

Transformer（multi-head attention）

文章目录RNNCNNATTself-attention（K/Q/V）Multi-headAttention顺序问题seq2seqwithattentionTransformerTransformer的应用参考文献RNNCNNATTRNN，用来解决seq2seq问题，适用于长序列，问题为难以平行化处理。CNN，可以通过不同filter（卷积核）进行平行化处理，但是每个token关注的只是附近的tok

aaaaa98666·2022-07-20 07:14

图解Transformer模型(Multi-Head Attention)

本文内容主要源于Attentionisallyouneed:https://arxiv.org/abs/1706.03762由于本人最近在研究文本的判别式模型,如文本分类任务,所以学习了Transformer,并根据自己的理解制作了PPT介绍总结Transformer中几个比较重要的部分.文章内容为本人制作的PPT，同时在需要解释的slide写上了补充说明;主要内容包括1.Transformer的

black_shuang·2022-07-20 07:14

Self-attention 和Multi-head attention

selfattention:标度点积classScaledDotProductAttention(nn.Module):def__init__(self):super(ScaledDotProductAttention,self).__init__()defforward(self,Q,K,V,attn_mask):scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-1,-2))

Bruce-XIAO·2022-07-20 07:40

【论文阅读】Distract Your Attention: Multi-head Cross Attention Network for FacialExpression Recognition

为了学习高质量的注意力特征，DAN网络分为三个部分：特征聚类网络（FCN）、多头交叉注意网络（MAN）和注意融合网络（AFN）。第一部分：特征聚类网络（FCN）FCN以Resnet为主干网络，同时引入了一个affinityloss。具体地说，在每一个trainepoch中，我们都鼓励特征更接近它们所属的类别中心。同时，为了保持良好的可分性，将不同类别的中心分开。affinityloss的公式如下：

柠檬不喝橙汁·2022-03-04 07:48

详解Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention

原文名称：AttentionIsAllYouNeed原文链接：https://arxiv.org/abs/1706.03762如果不想看文章的可以看下我在b站上录的视频：https://b23.tv/gucpvt最近Transformer在CV领域很火，Transformer是2017年Google在ComputationandLanguage上发表的，当时主要是针对自然语言处理领域提出的（之前的

太阳花的小绿豆·2021-06-11 17:33

Transformer 阅读笔记

为什么要使用TransformerTransformer是什么结构TransformerEncoder是什么样TransformerDecoder是什么样什么是Multi-head为什么要添加残差什么是

LoveAnny·2021-06-09 14:06

Attention，Multi-head Attention--注意力，多头注意力详解

Attention首先谈一谈attention。注意力函数其实就是把一个query，一个key-value的集合映射成一个输出。其中query，key，value，output（AttentionValue）都是向量。输出是values的加权求和，是query与当前key的相关程度。Attention函数的本质可以被描述为：一个查询（query）到一个系列（键key-值value）对的映射。例如：

aliez_银·2021-03-26 18:26

NLP中的tramsformer的整体架构

2对词进行预处理→周期性的标志(正弦余弦)，独热编码(这一步中，主要是因为NLP模型一般都是人家训练好的，我们调调参就能上)⬇⬇⬇⬇3输入刚刚处理好的词，做N次self-attention⬇⬇⬇⬇4做multi-head

工具晨的日常·2021-01-29 01:20

多头注意力机制（Multi-head Attention）及其在PyTorch中的使用方法分析

内容目录简介多头注意力机制注意力机制的直观理解注意力机制具体是怎么做的PyTorch中的类伪代码重述具体怎么用简介多头注意力（Multi-headAttention）机制是当前大行其道的Transformer、BERT等模型中的核心组件，但我一直没懂其内部到底是怎么做的，PyTorch提供的接口的众多参数也弄不清有什么用。今天抽个时间，结合论文和PyTorch源码，深入学习一下。仅为个人理解，如有

扣德夫特·2020-11-30 21:28

multi-head attention之后的操作_从Transformer到Bert（一）： self-attention机制

通过标题Transformers变形金刚，大家应该可以猜到我们今天要讲变形金刚。哦，no，其实是要讲一个非常流行的架构，叫做transformer。由于最近一年，Bert模型非常popular，大部分人都知道Bert，但是确不明白是什么，那么可能你需要先从tranformer了解清楚。Transformer最先用于NLP的问题上，很多任务上实现了SOTA的表现，并且已经运用到很多其他领域。这个系列

weixin_39910824·2020-11-25 17:45

BERT直观理解

位置向量解决了时序问题（RNN不能并行的执行，只能一个一个的来，但是不一个一个的来，时序即word的先后顺序，怎么处理呢，位置向量就解决了）；Self-Attention解决RNN不能并行的问题，multi-head

lijfrank·2020-08-23 23:01

Bert系列学习之Transformer（一）

任务目标概述2、传统解决方案遇到的问题2.1传统的RNN2.2传统的word2vec3、注意力机制的作用3.1Transformer架构3.2Attention机制3.3self-attention计算方法4、Multi-head

Tianweidadada·2020-07-29 16:19

Attention Is All You Need 中的self-attention 以及multi-head attention

前言atention在语音识别方面越来越受大家的欢迎了，无论是softattention以及hardattention等等都被大家广泛应用，从今天起笔者将基于一篇篇的顶会，来复现各家的attention的算法，今天就分享self-attention。self-attention如图所示文章中的经典图例所采用的公式也就是引入了QKV三个值，用这三个值进行一如上公式，进行系列的操作代码展示：impor

A霸天下·2020-07-28 09:52

Transformer五部曲

你只需要注意力机制首先先说说自己对Transformer理解，我认为它最大的改进有如下几点：提出用注意力机制来直接学习源语言内部关系和目标语言内部关系，而不是像之前用RNN来学；对存在多种不同关系的假设，而提出多头(Multi-head

sliderSun·2020-07-15 06:48

源码剖析transformer、self-attention（自注意力机制）、bert原理！

https://github.com/Separius/BERT-keras这篇文章主要跟大家分享四个点：多头机制(multi-head)、LN和GELU、位置编码。

罗小丰同学·2020-07-10 19:29

深度学习算法在不同任务中的使用到的相同feature/trick合集（持续更新）

NLP任务的Transformer模型和换脸任务deepfake（原始版本）Transformer的multi-head机制auto-encoder版本的deepfake的upscale（反卷积）中使用了

ygfrancois·2020-06-30 07:05

AutoInt：使用Multi-head Self-Attention进行自动特征学习的CTR模型

本文首发于知乎专栏https://zhuanlan.zhihu.com/p/53462648简介这篇论文提出使用multi-headselfattention(类似Transformer里的那个)机制来进行自动特征交叉学习以提升CTR预测任务的精度。废话不多说，先看下主要结构。典型的四段式深度学习CTR模型结构：输入，嵌入，特征提取，输出。这里我们重点看下嵌入和特征提取部分核心结构输入和嵌入针对类

浅梦s·2020-06-27 03:15

multi-head attention理解加代码

(multi-headattention用于CNN相关理解)饭前小菜在早期的MachineTranslation(机器翻译)中，Attention机制与RNN的结合。机器翻译解决的是输入是一串在某种语言中的一句话，输出是目标语言相对应的话的问题，如将中文翻译成英文。通常的配置是encoder-decoder结构，即encoder读入输入的句子并将其转换为一个固定长度的向量，然后decoder再将这

钟漂亮的太阳·2020-06-26 01:52

Multi-head attention with DR

注意力机制的核心部分是通过计算KKK(键)序列与qqq(查询)的相关性，来得到注意力权重a(通过一定的映射关系fff):a=f(q.K)a=f(q.K)a=f(q.K)。具体来说，Attention(Q,K,V)Attention(Q,K,V)Attention(Q,K,V)函数在输入矩阵Q、K和V的情况下可计算Query序列与Value序列之间的注意力关系。其中Q的维度为n×dkn×d_kn×d

NERV_Dyson·2020-06-21 05:50

ICLR 2020 | 抛开卷积，multi-head self-attention能够表达任何卷积操作

近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果，于是，论文侧重于从理论和实验去验证self-attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self-attention在图像领域的应用奠定基础论文:OntheRelationshipbetweenSelf-AttentionandConvolutionalLayers论文地址：https://arx

晓飞的算法工程笔记·2020-03-30 11:00

PyTorch快餐教程2019 (2) - Multi-Head Attention

PyTorch快餐教程2019(2)-Multi-HeadAttention上一节我们为了让一个完整的语言模型跑起来，可能给大家带来的学习负担过重了。没关系，我们这一节开始来还上节没讲清楚的债。还记得我们上节提到的两个Attention吗？上节我们给大家一个印象，现在我们正式开始介绍其原理。ScaledDot-ProductAttention首先说ScaledDot-ProductAttentio

lusing·2019-10-22 19:00

Multi-head整理—为什么 Transformer 需要进行 Multi-head Attention？

如果Multi-Head作用是关注句子的不同方面，那么不同的head就应该关注不同的Token；当然也有可能是关注的pattern相同，但是关注的内容不同，即V不同。

咕噜咕噜day·2019-10-13 06:01

attention机制、self-attention、channel attention、spatial attention、multi-head attention、transformer

文章目录attentionsequenceattentionattention与self-attentionchannelattention与spatialattentionmulti-headattentiontransformerattention 神经网络在机器学习中属于连接主义，attention机制就是通过添加注意力连接实现的，对传统的神经网络添加新的连接，让神经网络自动学习，对输入的

Leon_winter·2019-09-23 22:47

源码剖析transformer、self-attention（自注意力机制）原理！