网站开发精品课程,钢材料 网站建设 中企动力,天元建设集团有限公司商业承兑汇票,网站信息抽查评估 短信一、自注意力要解决什么问题
循环神经网络由于信息传递的容量以及梯度消失问题#xff0c;只能建立短距离依赖关系。为了建立长距离的依赖关系#xff0c;可以增加网络的层数或者使用全连接网络。但是全连接网络无法处理变长的输入序列#xff0c;另外#xff0c;不同的输…一、自注意力要解决什么问题
循环神经网络由于信息传递的容量以及梯度消失问题只能建立短距离依赖关系。为了建立长距离的依赖关系可以增加网络的层数或者使用全连接网络。但是全连接网络无法处理变长的输入序列另外不同的输入长度其连接权重的大小也是不同的。注意力机制的优点在于它能够全局捕捉联系不像序列RNN捕捉长期依赖关系的能力那么弱。另外它可以并行化计算且与CNN和RNN比较模型更简单、参数更少适合轻量级应用。
解决问题一处理变边长序列。自注意力机制实际上是注意力机制的一种它也是一种网络的构型它想要解决的问题是网络接收的输入是很多向量并且向量的大小也是不确定的情况比如机器翻译序列到序列的问题机器自己决定多少个标签词性标注Pos tagging 一个向量对应一个标签语义分析多个向量对应一个标签等文字处理以及图像处理中。 解决问题二动态地生成不同连接的权重。
三、自注意力模型怎么工作的
1、输入嵌入首先通过embedding将输入数据如文本、图像等转换为数值向量即词嵌入或特征嵌入。这些嵌入向量将作为模型的输入。 2、自注意力计算 2.1、生成查询、键和值对于每一个输入嵌入向量例如每一个词向量通过线性变换或称为权重矩阵乘法生成对应的查询向量Query, Q、键向量Key, K和值向量Value, V。这些变换通常是通过学习得到的权重矩阵来实现的。 2.2、计算注意力分数使用查询向量和键向量计算注意力分数。这通常是通过点积dot product或缩放点积scaled dot product等方式实现的。这些分数反映了查询向量与每个键向量之间的相似性或相关性。 2.3、应用softmax函数将注意力分数通过softmax函数进行归一化映射到0-1得到注意力权重。这样每个键向量都会得到一个对应的权重值这些权重值之和为1。 3、加权求和 使用注意力权重对值向量进行加权求和得到自注意力的输出。这个输出向量综合考虑了所有输入嵌入的信息并根据它们与查询向量的相关性进行了加权。 4、前向传播与训练 将自注意力的输出传递给模型的其他部分如前馈神经网络等进行进一步的处理和预测。然后通过反向传播算法和优化器来更新模型的权重以最小化在特定任务上的损失函数。
二、自注意力计算的几个关键点
训练得到权重矩阵权重矩阵和输入数据计算得出Q、K、VQ和K得到注意力权重注意力权重和值向量生成输出。 1、Q、K、V是什么
在注意力机制中Q查询向量、K键向量和V值向量是核心概念它们共同协作来计算注意力权重进而决定模型在给定任务中应关注哪些信息。这种机制尤其在序列模型、自然语言处理和图像处理等领域中广泛应用。下面我将详细解释这三个向量的含义和作用。
查询向量Query, Q
含义查询向量通常代表当前需要关注或查询的信息。在序列模型中它可能表示当前位置的隐状态或者一个待处理的词或特征。 作用查询向量用于与键向量进行比较以确定哪些键与当前查询最相关。这种比较通常通过计算点积、余弦相似度或其他形式的相似度度量来完成。 键向量Key, K
含义键向量是数据集中用于与查询向量进行匹配的部分。在序列模型中键向量可能表示数据序列中每个位置的隐状态或特征。 作用键向量提供了用于与查询向量进行比较的信息。通过比较查询向量和键向量模型可以判断哪些部分的数据与当前的查询最为相关。 值向量Value, V
含义值向量包含实际的信息这些信息将被用于生成最终的输出。在序列模型中值向量可能表示与键向量相关联的隐藏状态或特征。 作用一旦模型通过查询向量和键向量确定了哪些部分的数据与当前查询相关它就会使用这些相关的值向量来生成输出。这通常是通过计算注意力权重然后将这些权重应用于值向量来实现的。 工作原理
注意力机制的核心思想是根据查询向量与所有键向量的相似度为每个值向量分配一个注意力权重。这些权重决定了在生成输出时每个值向量应该被考虑的程度。具体来说计算过程通常包括以下几个步骤
计算查询向量与每个键向量的相似度例如通过点积。 将相似度分数通过某种方式如softmax函数转换为注意力权重确保所有权重的和为1。 使用这些权重对值向量进行加权求和得到最终的输出。 通过这种方式注意力机制允许模型在处理数据时动态地关注最相关的信息从而提高模型的性能和准确性。
2、Q、K、V是怎么得到的
Q查询向量、K键向量和V值向量的值在注意力机制中是通过一系列线性变换和权重矩阵从输入数据中得到的。这些线性变换允许模型捕捉输入数据的不同方面并为后续的注意力计算提供必要的表示。
具体来说Q、K、V通常是从输入序列如文本中的单词或图像中的特征的嵌入向量embedding vectors中计算得出的。嵌入向量是将原始输入如单词或像素转换为固定大小的向量表示以便模型能够处理。
在自注意力self-attention机制中如Transformer模型所使用的对于输入序列中的每个元素例如一个单词或一个特征都会执行以下步骤来得到Q、K、V
定义权重矩阵首先需要定义三个权重矩阵(W_Q)、(W_K)和(W_V)它们分别用于计算查询向量、键向量和值向量。
线性变换对于输入序列中的每个元素的嵌入向量(x_i)分别计算其与权重矩阵的乘积
(Q_i x_i * W_Q) (K_i x_i * W_K) (V_i x_i * W_V) 这些乘法操作实际上是线性变换它们将输入嵌入向量转换为新的向量空间从而得到Q、K、V的表示。
多头注意力可选在Transformer等模型中为了提高模型的表达能力通常会采用多头注意力Multi-Head Attention机制。这意味着会有多组Q、K、V的权重矩阵分别对应不同的“头”。每个头都会独立地计算一组Q、K、V并在后续的注意力计算中发挥作用。
注意力权重计算一旦得到了Q、K、V就可以通过计算Q和K之间的相似度如点积来得到注意力权重。这些权重表示了输入序列中不同位置之间的相对重要性。
加权求和最后使用注意力权重对V进行加权求和得到当前位置的注意力输出。这个输出综合考虑了输入序列中所有位置的信息但根据注意力权重进行了加权以突出与当前位置最相关的信息。
通过这个过程Q、K、V的值是从输入数据中动态计算得出的并且它们共同协作以实现注意力机制的功能使模型能够关注输入中最重要的部分。
3、计算Q、K、V的权重矩阵是怎么来的
他是训练来的
定义权重矩阵是注意力机制中的关键步骤之一它允许模型学习如何从输入数据中提取和转换信息以生成查询向量Q、键向量K和值向量V。下面我将详细解释权重矩阵的定义和它们在计算Q、K、V中的作用。
定义权重矩阵 在注意力机制中权重矩阵是一组可学习的参数它们通过反向传播算法在训练过程中被优化以最小化模型在特定任务上的损失函数。权重矩阵的初始值通常是随机初始化的并在训练过程中逐渐调整以捕捉输入数据的复杂结构和模式。
对于查询向量Q、键向量K和值向量V我们分别定义三个权重矩阵(W_Q)、(W_K) 和 (W_V)。这些矩阵的维度通常根据模型的具体实现和输入数据的特性来设定。
(W_Q)用于计算查询向量Q的权重矩阵。它将输入嵌入向量映射到查询向量空间。 (W_K)用于计算键向量K的权重矩阵。它将输入嵌入向量映射到键向量空间。 (W_V)用于计算值向量V的权重矩阵。它将输入嵌入向量映射到值向量空间。 线性变换 一旦定义了权重矩阵我们就可以对输入序列中的每个元素的嵌入向量进行线性变换以得到对应的Q、K、V向量。
假设我们有一个输入序列其中每个元素例如一个单词或一个特征都有一个对应的嵌入向量 (x_i)。这个嵌入向量可能是一个固定大小的实数向量其中包含了该元素在特定上下文中的表示信息。
线性变换的过程可以表示为将嵌入向量 (x_i) 与相应的权重矩阵相乘
查询向量Q(Q_i x_i *s W_Q) 键向量K(K_i x_i *W_K) 值向量V(V_i x_i *W_V)
嵌入向量 (x_i) 是一个列向量而 (W_Q)、(W_K) 和 (W_V) 是权重矩阵。这些乘法操作将 (x_i) 转换到新的向量空间生成对应的Q、K、V向量。
权重矩阵的作用 权重矩阵在注意力机制中起到了关键作用。通过调整这些矩阵中的参数模型可以学习如何从输入数据中提取有用的信息并将其转换为适用于注意力计算的表示形式。 捕捉不同方面的信息权重矩阵允许模型捕捉输入数据的不同方面。通过学习不同的线性变换模型可以关注输入中的不同特征或模式并将它们分别映射到Q、K、V向量空间中。 学习注意力分布通过计算Q和K之间的相似度如点积模型可以学习输入序列中不同位置之间的相对重要性。这种学习到的注意力分布使得模型能够动态地关注与当前任务最相关的信息。 优化模型性能权重矩阵是通过反向传播和梯度下降等优化算法进行训练的以最小化模型在特定任务上的损失函数。通过调整这些矩阵中的参数模型可以逐渐改进其性能并在处理新数据时更好地应用注意力机制。
四、注意力机制的用法 1、在时间序列中的应用 在时间序列中直接使用注意力机制并不会提高预测的准确性可以频域变换和采用序列分解后对周期项、趋势项、变点采取不同的措施。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/632534529 https://cloud.tencent.com/developer/article/2313326
