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  MultiHeadAttention多頭注意力機(jī)制的原理

  MultiHeadAttention多頭注意力作為Transformer的核心組件，其主要由多組自注意力組合構(gòu)成。 在NLP任務(wù)中，自注意力能夠根據(jù)上下文詞來重新構(gòu)建目標(biāo)詞的表示，其之所以被稱之為注意力，在于從上下文詞中去篩選目標(biāo)詞更需要關(guān)注的部分，比如\\\"他叫小明\\\"，\\\"他\\\"這個(gè)詞更應(yīng)該關(guān)注

  2023年04月21日

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• haiku實(shí)現(xiàn)門控多頭注意力模塊

  在多頭注意力機(jī)制中，通常輸入的數(shù)據(jù)包括查詢（Q）、鍵（K）和值（V）。這些數(shù)據(jù)的維度以及權(quán)重矩陣的維度在多頭注意力機(jī)制中扮演關(guān)鍵角色。下面對(duì)數(shù)據(jù)及權(quán)重的維度進(jìn)行解釋： 輸入數(shù)據(jù)（Queries, Keys, Values）: Queries (Q): 表示待查詢的信息，通常對(duì)應(yīng)輸入序列的每個(gè)位置

  2024年01月19日

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  深入理解Transformer，兼談MHSA（多頭自注意力）、Cross-Attention（交叉注意力）、LayerNorm、FFN、位置編碼

  Transformer其實(shí)不是完全的Self-Attention（SA，自注意力）結(jié)構(gòu)，還帶有Cross-Attention（CA，交叉注意力）、殘差連接、LayerNorm、類似1維卷積的Position-wise Feed-Forward Networks（FFN）、MLP和Positional Encoding（位置編碼）等 本文涵蓋Transformer所采用的MHSA（多頭自注意力）、LayerNorm、FFN、位置編

  2024年04月12日

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  multi-head_seft-attention（多頭自注意力）

  相比于single-head，multi-head就是將 q i q^i q i 分成了 h h h 份 將 q i q^i q i 分成了 h h h 份 計(jì)算過程 對(duì)于每個(gè)Head，我們可以提取出他的 b 11 b_{11} b 11 ? 到 b m 1 b_{m1} b m 1 ? ，以 H e a d 1 Head_1 He a d 1 ? 舉例 將輸入序列進(jìn)行embedding后，變?yōu)橄蛄?a 1 a_1 a 1 ? , a 2 a_2 a 2 ? , a 3 a_3 a 3 ?

  2024年02月13日

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  深入理解深度學(xué)習(xí)——注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：帶掩碼的多頭注意力（Masked Multi-head Attention）

  分類目錄：《深入理解深度學(xué)習(xí)》總目錄 相關(guān)文章： ·注意力機(jī)制（AttentionMechanism）：基礎(chǔ)知識(shí) ·注意力機(jī)制（AttentionMechanism）：注意力匯聚與Nadaraya-Watson核回歸 ·注意力機(jī)制（AttentionMechanism）：注意力評(píng)分函數(shù)（AttentionScoringFunction） ·注意力機(jī)制（AttentionMechanism）：Bahda

  2024年02月09日

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• 【人工智能】Transformer 模型數(shù)學(xué)公式：自注意力機(jī)制、多頭自注意力、QKV 矩陣計(jì)算實(shí)例、位置編碼、編碼器和解碼器、常見的激活函數(shù)等

  Transformer模型由多個(gè)編碼器和解碼器層組成，其中包含自注意力機(jī)制、線性層和層歸一化等關(guān)鍵構(gòu)造模塊。雖然無法將整個(gè)模型完美地表示為單個(gè)數(shù)學(xué)公式，但我們可以提供一些重要構(gòu)造模塊的數(shù)學(xué)表示。以下是使用LaTeX格式渲染的部分Transformer關(guān)鍵組件的數(shù)學(xué)公式： 自注意力

  2024年02月14日

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  翻譯: 詳細(xì)圖解Transformer多頭自注意力機(jī)制 Attention Is All You Need

  The Transformer——一個(gè)使用注意力來提高這些模型的訓(xùn)練速度的模型。Transformer 在特定任務(wù)中的表現(xiàn)優(yōu)于谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯模型。然而，最大的好處來自于 The Transformer 如何使自己適合并行化。事實(shí)上，Google Cloud 建議使用 The Transformer 作為參考模型來使用他們的Cloud TPU產(chǎn)品。所

  2023年04月08日

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  一起學(xué)習(xí)：大型語言模型（LLM）中的QKV（Query, Key, Value）和多頭注意力機(jī)制

  每周跟蹤AI熱點(diǎn)新聞動(dòng)向和震撼發(fā)展 想要探索生成式人工智能的前沿進(jìn)展嗎？訂閱我們的簡報(bào)，深入解析最新的技術(shù)突破、實(shí)際應(yīng)用案例和未來的趨勢。與全球數(shù)同行一同，從行業(yè)內(nèi)部的深度分析和實(shí)用指南中受益。不要錯(cuò)過這個(gè)機(jī)會(huì)，成為AI領(lǐng)域的領(lǐng)跑者。點(diǎn)擊訂閱，與未

  2024年02月05日

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  Python 基于pytorch實(shí)現(xiàn)多頭自注意力機(jī)制代碼；Multiheads-Self-Attention代碼實(shí)現(xiàn)

  多頭自注意力機(jī)制（Multi-Head Self-Attention）是一種注意力機(jī)制的變體，用于增強(qiáng)模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)的建模能力。它在自注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上引入了多個(gè)頭（Attention Head），每個(gè)頭都可以學(xué)習(xí)到不同的注意力權(quán)重分布，從而能夠捕捉到不同的關(guān)系和特征。 多頭自注意力機(jī)制可

  2024年04月26日

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  深入理解深度學(xué)習(xí)——Transformer：解碼器（Decoder）的多頭注意力層（Multi-headAttention）

  分類目錄：《深入理解深度學(xué)習(xí)》總目錄 相關(guān)文章： ·注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：基礎(chǔ)知識(shí) ·注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：注意力匯聚與Nadaraya-Watson核回歸 ·注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：注意力評(píng)分函數(shù)（Attention Scoring Function） ·注意力機(jī)制（Attention Mechanism）：

  2024年02月09日

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