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来自专栏深度应用
[深度学习概念]·谷歌transformer论文解读（转）
目录转载地址简介模型结构 Attention Scaled dot-product attention Multi-head attention Positional Embedding Auto Attention Scaled dot-product attention 这里就详细讨论scaled dot-product attention. 如果用Numpy 来写, scaled dot-product attention, 内容如下 ? 这个在实际呢，是一个tensor dot product. Multi-head attention 上面的scaled dot-product attention, 看起来还有点简单，网络的表达能力还有一些简单，所以提出了多头注意力机制（multi-head
1.9K30发布于 2019-06-27
来自专栏null的专栏
推荐系统中的常用算法——行为序列Transformer(BST)
Multi-Head Attention和Scaled Dot-Product Attention结构如下图所示：其中，Scaled Dot-Product Attention的值为：其中通过将Scaled Dot-Product Attention的结果concat在一起并通过线性变换得到最终的Multi-Head Attention结果：
6.5K20编辑于 2022-03-04
来自专栏我爱计算机视觉
经典重温：《Attention Is All You Need》详解
2.3.1 Multi-Head Attention(encoder) 为了便于理解，介绍Multi-Head Attention结构前，先介绍一下基础的Scaled Dot-Product Attention Scaled Dot-Product Attention结构如下图所示： Scaled Dot-Product Attention模块用公式表示如下 image.png image.png Multi-Head Multi-Head Attention 从名字可以看出它比2.3.1部分介绍的Multi-Head Attention结构多一个masked，其实它的基本结构如下图所示可以看出这就是Scaled Dot-Product image.png image.png 注意：下图中的非0区域的值不一定是一样的，这里为了方便显示画成了一样的颜色现在Scaled Dot-Product Attention的公式如下所示 image.png
3.1K30编辑于 2022-04-20
来自专栏AI科技评论
计算机视觉"新"范式: Transformer | NLP和CV能用同一种范式来表达吗？
Scaled Dot-Product Attention公式： Multi-Head Attention公式： Feed-Forward Network公式： 2. Self-Attention 3.1 Scaled Dot-Product Attention ? 与Scaled Dot-Product Attention公式一致。 3.2 Multi-Head Attention ? 分别输入到8个不同的Scaled Dot-Product Attention中，得到8个加权后的特征矩阵。 Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention都加入了short-cut机制。
2K30发布于 2020-10-27
来自专栏数据派THU
基于多篇经典论文综述Attention模型方法（附源码）
multi-head attention 由多个 scaled dot-product attention 这样的基础单元经过 stack 而成。那重点就变成 scaled dot-product attention 是什么鬼了。按字面意思理解，scaled dot-product attention 即缩放了的点乘注意力，我们来对它进行研究。 dmodel， K、V 也是一样，第 i 个 word 的 embedding 为 vi，所以该 word 的 attention 应为：那同时做全部 word 的 attention，则是： scaled dot-product 理解了 scaled dot-product attention 之后，multi-head attention 就好理解了，因为就是 scaled dot-product attention 的 stacking
1.2K50发布于 2018-07-30
来自专栏计算机工具
深度学习11：Transformer
不管是哪种 attention，我们在计算 attention 权重的时候，可以选择很多方式，常用的方法有 additive attention local-base general dot-product scaled dot-product Transformer模型采用的是最后一种：scaled dot-product attention。
58810编辑于 2024-12-14
来自专栏半杯茶的小酒杯
Attention Is All You Need
Scaled Dot-Product Attention Scaled Dot-Product Attention Attention本质是一种加权和机制，它的计算公式如下： Attention(Q
51130编辑于 2023-09-01
来自专栏AI星球
NLP界最强特征提取器--Transformer
Dot-product Attention也是Attention的一种形式，其用于描述QK相似的函数使用点乘（Dot-product）。而Multi-Head Attention是由多个Scaled Dot-Product Attention单元拼接而成的。把很多Scaled Dot-Product Attention单元堆叠，如同卷积一样形成通道形式，然后将结果级联到一起，再经过一个线性映射，这便是Multi-Head Attention的过程。
5.5K10发布于 2020-04-24
来自专栏AI科技大本营的专栏
AlphaGo之父DeepMind再出神作，PrediNet原理详解
对于给定的输入L，每个头h使用共享权重的WS，计算相同的关系集合，但是每个头h都基于匹配键查询（key-query matching）的点积(dot-product)注意力算法，去选取对象序列的。这里我做一下解释，首先PrediNet将工作分配N个HEAD去完成，其中每个HEAD使用了两个独立的WQ和WQ2以及一个共享的KEY,基于匹配键查询（key-query matching）的点积(dot-product 如果要深入理解PrediNet，其实关键是要理解基于WQ（实际上是查询），WK（实际是键值）的匹配键查询的点积注意力算法（key-query matching dot-product），不过鉴于博主这种技术前沿的解读与分享阅读量一直很低
77140发布于 2019-06-20
来自专栏null的专栏
Vision Transformer（ViT）
Multi-Head Attention Multi-Head Attention结构是所以基于Transformer框架模型的灵魂，Multi-Head Attention结构是由多个Scaled Dot-Product MultiHead\left ( Q,K,V \right ) =Concat\left ( head_1,\cdots, head_h \right ) W^o 其中，每一个 head_i 就是一个Scaled Dot-Product Multi-head Attention相当于多个不同的Scaled Dot-Product Attention的集成，引入Multi-head Attention可以扩大模型的表征能力，同时这里面的h 个Scaled Dot-Product Attention模块是可以并行的，没有层与层之间的依赖，相比于RNN，可以提升效率。而Scaled Dot-Product Attention的计算方法为： Attention\left ( Q,K,V \right )=softmax\left ( \frac{QK^T}{\sqrt
1.2K10编辑于 2023-03-13
来自专栏深度学习自然语言处理
细讲 | Attention Is All You Need
在论文中，将Attention落实到具体，分别叫做 Scaled Dot-Product Attention 和 Multi-Head Attention。 2.2 Scaled Dot-Product Attention 它的结构图如下： ? First Step 首先从输入开始理解，Scaled Dot-Product Attention里的Q, K, V从哪里来：按照我的理解就是给我一个输入X，通过3个线性转换把X转换为Q，K，V。做完softmax后就像这样，横轴合为1 2.3 Multi-Head Attention Multi-Head Attention就是把Scaled Dot-Product Attention的过程做
4.7K81发布于 2018-12-24
来自专栏null的专栏
Vision Transformer（ViT）
Multi-Head Attention Multi-Head Attention结构是所以基于Transformer框架模型的灵魂，Multi-Head Attention结构是由多个Scaled Dot-Product MultiHead\left ( Q,K,V \right ) =Concat\left ( head_1,\cdots, head_h \right ) W^o 其中，每一个$head_i$就是一个Scaled Dot-Product Multi-head Attention相当于多个不同的Scaled Dot-Product Attention的集成，引入Multi-head Attention可以扩大模型的表征能力，同时这里面的$ h$个Scaled Dot-Product Attention模块是可以并行的，没有层与层之间的依赖，相比于RNN，可以提升效率。而Scaled Dot-Product Attention的计算方法为： Attention\left ( Q,K,V \right )=softmax\left ( \frac{QK^T}{\sqrt
1.8K00编辑于 2023-02-26
来自专栏SimpleAI
「课代表来了」跟李沐读论文之——Transformer
逐个看看每个sub-layer： Scaled Dot-product Attention 在Transformer中我们使用的attention机制是Scaled Dot-product Attention ，下图中的代表的Q，K，V的维度：这里的attention机制，相比于经典的Dot-product Attention其实就是多了一个scale项。下图很清晰地展示了scaled Dot-product Attention是如何进行的： Multi-Head Attention 原本的SDP Attention，没什么可学习的参数，作者发现，我们可以先把原本的向量
1.2K40编辑于 2021-12-21
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
对于每个头，都执行一次Scaled Dot-Product Attention（缩放点积注意力）运算，即：多头注意力的计算可以表示为：最后，所有头的输出会被拼接（concatenate）在一起，然后再通过一个线性层进行融合注意力权重计算在多头注意力机制中，每个头的注意力权重计算是通过缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）实现的。 queries.transpose(1, 2) keys = keys.transpose(1, 2) values = values.transpose(1, 2) # Scaled dot-product queries.transpose(1, 2) keys = keys.transpose(1, 2) values = values.transpose(1, 2) # Scaled dot-product queries.transpose(1, 2) keys = keys.transpose(1, 2) values = values.transpose(1, 2) # Scaled dot-product
12.4K20编辑于 2025-01-31
来自专栏计算机视觉战队
重磅干货来袭 | 关系网络用于目标检测（文末源码）
基本框架提出的Relation Module是对[“Attention Is All You Need”]中提出的“Scaled Dot-Product Attention”模块的改造，其主要作用是建立目标检测任务中不同目标之间的关系在attention is all you need这篇文章中介绍了一个基本的attention模块：scaled dot-product attention，如下所示： ?
81030发布于 2019-10-31
来自专栏小小挖掘机
一步步解析Attention is All You Need！
在本文中，我们计算相似度的方式是第一种，本文提出的Attention机制称为Multi-Head Attention，不过在这之前，我们要先介绍它的简单版本 Scaled Dot-Product Attention 3.2 Scaled Dot-Product Attention Scaled Dot-Product Attention的图示如下： ? tf.matmul(outputs,V) 不过这并不是最终的结果，这里文中还加入了残差网络的结构，即将最终的结果和queries的输入进行相加： outputs += queries 所以一个完整的Scaled Dot-Product outputs = normalize(outputs) return outputs 3.3 Multi-Head Attention Multi-Head Attention就是把Scaled Dot-Product Scaled Dot-Product Attention可以看作是只有一个Head的Multi-Head Attention，这部分的代码跟Scaled Dot-Product Attention大同小异
2.3K31发布于 2018-12-26
来自专栏深度应用
[深度学习概念]·深度学习Transformer模型介绍
image 但是在Transformer的Attenion函数称为scaled dot-Product Attention, ? image 是在点积attension的基础上除了一个 √dk.论文中提到点积和Additive Attension的复杂度差不多，但是借助于优化的Matrix乘法，dot-Product在内存占用和运行速度上更优
2.6K10发布于 2019-06-27
来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
NLP新秀：BERT的优雅解读
在Transformer编码器里，应用了两个Attention单元：Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention。 Scaled Dot-Product Attention。Self-Attention机制是在该单元实现的。对于输入Input，通过线性变换得到Q、K、V，然后将Q和K通过Dot-Product相乘计算，得到输入Input中词与词之间的依赖关系，再通过尺度变换Scale、掩码Mask和Softmax操作，得到 Self-Attention矩阵，最后跟V进行Dot-Product相乘计算。
96020发布于 2019-05-16
【AI 进阶笔记】注意力机制及 Transformer 讲解
Scaled Dot-Product Attention在 Transformer 中，使用了“缩放点积注意力”（Scaled Dot-Product Attention）来计算注意力权重。
82100编辑于 2025-03-26
来自专栏智能生信
[KDD 2022 | 论文简读] 用于复杂周期性时间序列预测的四元数Transformer
同时，众所周知的点积型注意力机制（dot-product attentions）的二次方复杂性阻碍了长序列建模。
1K10编辑于 2022-12-29

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