多头注意力机制和自注意力
时间: 2023-11-13 07:16:50 浏览: 134
多头注意力机制和自注意力是自然语言处理领域中常用的两种注意力机制。
自注意力(Self-Attention)机制是一种用于计算序列中不同位置之间关系的机制。在自注意力机制中,输入序列中的每个元素都会与其他元素进行交互,并计算它与其他元素的相关性权重。这样,每个元素都可以通过对其他元素的注意力计算来获取全局的信息。自注意力机制可以捕捉到序列中不同元素之间的依赖关系和重要性,从而提供更好的表示。
而多头注意力(Multi-Head Attention)机制是在自注意力的基础上进行扩展的一种机制。它通过引入多个独立的自注意力机制(称为“头”),并将它们的输出进行线性变换和拼接来提供更丰富的表示能力。每个注意力头可以关注序列中不同方面的信息,从而提供多个不同角度下的表示。通过多头注意力机制,模型可以更好地处理输入序列中的不同关系和语义。
总结起来,自注意力机制可以帮助模型在序列中捕捉全局信息,而多头注意力机制则进一步提升了模型的表示能力,使其更加适应复杂的语义结构和关系。这两种注意力机制在自然语言处理任务中被广泛应用,并取得了很好的效果。
阅读全文
相关推荐







