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彻底搞懂深度学习-自注意力机制(动图讲解)

架构师带你玩转AI • 1 年前 • 478 次点击  

一、自注意力机制

自注意力机制(Self- Attention)是什么?自注意力机制能够动态地捕捉序列中不同位置元素之间的依赖关系 ,不断更新词语关联度。

它之所以被称为“自注意力”,是因为它的查询和键来自同一组元素,即查询和键都是同一序列(如一句话中的词元或同一张图像中的不同patch)的特征,彼此之间进行注意力计算。

自注意力机制是Transformer模型的核心组件,它允许模型在处理序列数据时,通过计算序列中不同位置元素之间的相关性得分,动态地调整对每个元素的关注程度,从而捕捉到序列内部的复杂依赖关系。

二、注意力分数

如何实现注意力机制?在自注意力机制中,通过缩放点积计算注意力得分,并利用这些得分对值向量进行加权求和,从而实现了自注意力机制,它能够捕捉序列内部元素之间的依赖关系。

注意力分数用来量化注意力机制中某一部分信息被关注的程度,反映了信息在注意力机制中的重要性。在注意力机制中,模型会根据注意力分数来决定对不同输入信息的关注程度。


三、QKV矩阵运算

Q、K、V计算过程是什么?对于输入序列的每个单词,通过计算其Query与所有单词Key的点积得到注意力分数,经Softmax归一化后得到注意力权重,再用这些权重对Value向量进行加权求和,以得到包含丰富上下文信息的新单词表示。

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