Transformer中的自注意力机制Self-Attention及Qeury,Keys,Values_百度知...
接着attention机制被广泛应用在基于RNN/CNN等神经 *** 模型的各种NLP任务中。2017年transformer注意力机制，google机器翻译团队发表的《Attention is all you need》中大量使用transformer注意力机制了自注意力（self-attention）机制来学习文本表示。
Transformer是个叠加的“自注意力机制（Self Attention）”构成的深度 *** transformer注意力机制，是目前NLP里最强的特征提取器。
Transformer 由编码器和解码器组成，分别用于处理输入信息和生成输出。它采用了自注意力机制（self-attention）来对输入序列中的不同位置进行关联性建模，以便更好地捕捉上下文信息。
Transformer中抛弃了传统的复杂的CNN和RNN，整个 *** 结构完全由注意力机制组成。 Transformer最核心的内容是自注意力机制(Self-Attention)，它是注意力机制(Attention)的变体。
QA形式对自然语言处理中注意力机制(Attention)进行总结，并对Transformer进行深入解析。
多头注意力机制是把Q K V三个矩阵通过h个线性变换投影，然后进行h次self-attention的计算，最后再把h个计算结果拼接起来。
Transformer详解,输入部分(词嵌入、位置编码)
1、在Transformer编码器中没有针对词汇位置信息的处理，故需要在embedding层后加入位置编码器，将 词汇位置不同可能会产生不同语义的信息 加入到嵌入张量中（embedding），用来弥补位置信息的缺失。
2、mask分为两种，一是padding mask，二是sequence mask，这两种在Transformer中出现的位置不同：padding mask在所有scaled dot-product attention中均出现，sequence mask仅在decoder的self-attention中出现。
3、Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。
为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的?注意力机制相对更对于RN...
被动注意——基于显著性的注意力是由外界 *** 驱动的注意，不需要主动干预，也和任务无关；可以将max-pooling和门控(gating)机制来近似地看作是自下而上的基于显著性的注意力机制。
因为注意力模型不像RNN那样无视了各输入之间的距离，因此是无法捕捉到序列顺序信息的，例如将K、V按行进行打乱，Attention之后的结果是一样的。
**Attention： **Attention机制的中文名叫“注意力机制”，顾名思义，它的主要作用是让神经 *** 把“注意力”放在一部分输入上，即：区分输入的不同部分对输出的影响。这里，我们从增强字/词的语义表示这一角度来理解一下Attention机制。
因此，基于注意力的模型会使用位置编码和基于距离的注意力偏置权重。 本文提出一种高效 *** ，将相对位置表示纳入到变换器的自注意力机制中。我们实验证明，在两个机器翻译任务中，即使用相对位置完全替换绝对位置编码，翻译质量都会显著提高。
因此，我们在对语言建模的时候，实际上需要把客观世界的相关知识融合进来，才能更好地刻画语言。语法和语义共同制约的存在，决定了句子中所有的元素两两之间，多多少少存在一定的联系。
动画片和游戏等是快速不断切换场景的，拥有一个个层出不穷的点来吸引孩子。相对来说，课堂就没有那么有趣。注意力稳定性不够的话就会出现注意游离，老师上课讲的内容没有完整连贯地听进去，继而感到更加无聊。
transformer注意力机制的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于transformer注意力机制原理、transformer注意力机制的信息别忘了在本站进行查找喔。
