摘要：
在注意力机制中，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注意力（self-attention），也被称为内部注意力（intra-attention）。本节将使用自注意力进行序列编码，以及使用序列的顺序作为补充信息。 import math i 阅读全文
posted @ 2023-10-25 22:29
AncilunKiang
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摘要：
多头注意力（multihead attention）:用独立学习得到的 h 组不同的线性投影（linear projections）来变换查询、键和值，然后并行地送到注意力汇聚中。最后，将这 h 个注意力汇聚的输出拼接在一起，并且通过另一个可以学习的线性投影进行变换，以产生最终输出。 对于 h 个注 阅读全文
posted @ 2023-10-25 20:29
AncilunKiang
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摘要：
10.4.1 模型 Bahdanau 等人提出了一个没有严格单向对齐限制的可微注意力模型。在预测词元时，如果不是所有输入词元都相关，模型将仅对齐（或参与）输入序列中与当前预测相关的部分。这是通过将上下文变量视为注意力集中的输出来实现的。 新的基于注意力的模型与 9.7 节中的模型相同，只不过 9.7 阅读全文
posted @ 2023-10-25 17:37
AncilunKiang
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