attention is all you need
时间: 2023-04-14 22:04:44 浏览: 321
"Attention is all you need" 是一篇论文的名字,这篇论文提出了一种新的神经网络模型,叫做"Transformer"。Transformer 模型使用了"attention mechanism"来处理自然语言处理任务,并且不再使用传统的循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),因此被称为"self-attention"模型。这种模型因为它高效的处理序列数据,在NLP领域取得了很大的成功。
相关问题
Attention is All You Need
### 解读 'Attention is All You Need' 及 Transformer 模型原理
#### 输入输出与网络结构概述
Transformer 是由 Google 研究团队在 2017 年提出的模型,该架构完全基于注意力机制构建,摒弃了传统的循环神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN),从而显著提升了处理效率和性能[^1]。
#### 注意力机制的优势
通过引入自注意力(Self-Attention)机制,使得每一层能够直接访问整个输入序列的信息,而无需像 CNN 那样受限于局部感受野大小。这种特性不仅简化了模型设计,同时也提高了并行化训练的可能性[^2]。
#### 编码器-解码器框架
Transformer 构建了一个编码器-解码器框架用于解决机器翻译等问题:
- **解码器**:接受目标语言前缀以及来自编码器的状态信息,逐步生成目标语言的输出;
两者之间通过多头注意力子层连接起来,允许不同部分之间的交互更加灵活有效。
#### 多头注意力机制详解
为了增强表达能力,论文中采用了多头注意力机制(Multi-head Attention),即在同一位置上应用多个平行的关注度计算单元。具体来说就是将查询(Query)、键(Keys)、值(Values)分别投影到不同的低维空间后再做点乘相似度匹配操作,最后再拼接回原始维度并通过线性变换得到最终结果。
```python
import torch.nn as nn
class MultiHeadedAttention(nn.Module):
def __init__(self, h, d_model, dropout=0.1):
super().__init__()
assert d_model % h == 0
self.d_k = d_model // h
self.h = h
self.linears = clones(nn.Linear(d_model, d_model), 4)
self.attn = None
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
def forward(self, query, key, value, mask=None):
...
```
#### 位置嵌入(Positional Encoding)
由于纯注意力机制本身并不具备理解序列内部顺序的能力,因此文中特别加入了位置嵌入组件来补充这一缺失的功能。对于任意给定的位置 `pos` ,其对应的各维度上的数值遵循特定规律变化——采用正弦/余弦函数组合而成的形式,这样做的好处是可以让模型学会利用相对距离关系来进行更有效的特征提取[^3]。
$$PE_{(\text{pos}, 2i)}=\sin\left (\frac{\text{pos}}{10000^{2i/d_{\text{model}}}} \right )\\ PE_{(\text{pos}, 2i+1)}=\cos\left (\frac{\text{pos}}{10000^{2i/d_{\text{model}}}} \right ) $$
Attention is all you need
Attention is All You Need是一篇由Vaswani等人于2017年提出的论文,它引入了一个新的神经网络架构,称为Transformer,用于处理自然语言处理任务。这个架构主要基于自注意力机制,即通过将输入序列中的所有位置与其它位置进行关联来计算注意力权重,从而实现对序列的建模和表示。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络,Transformer可以并行计算,具有更好的效率和性能。它在机器翻译、语言建模等任务上取得了很好的结果,成为自然语言处理领域的一个重要里程碑。
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