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一文彻底搞懂深度学习 - 自注意力(Self- Attention)

架构师带你玩转AI  · 公众号  ·  · 2024-11-26 23:14
    

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在深度学习中, 自注意力机制 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 ,从而捕捉序列内部的复杂依赖关系。 自注意力机制与注意力机制在处理对象和应用场景上存在差异,自注意力机制更侧重于处理序列 内部元素之间 的相互作用。 Self- Attention 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 ,并根据这些依赖关系生成新的序列表示。 它之所以被称为“自注意力”,是因为它在 单一序列中 通过计算 序列元素之间 的 相互依赖关系 来生成新的 特征表示 。这与传统的注意力机制有所不同,后者通常涉及两个序列之间的交互。 自注意力机制和传统注意力机制区别是什么? 传统注 意力机制通常 ………………………………

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