李宏毅机器学习&深度学习课程|自注意力机制2

self-attention运作过程:讲解了self-attention的运作过程,通过输入的vector得到输出的vector。重点介绍了如何从input的vector得到B2,通过计算attention score并进行归一化后,得到最终的attention分数,再乘以对应的向量得到输出。这一过程是self-attention的关键操作。

注意力机制计算过程:讲解了注意力机制的计算过程。首先将输入的向量序列分别与三个不同的权重矩阵相乘得到Q、K、V。接着计算每个Q与每个K的内积,得到注意力分数。最后通过Softmax进行归一化,得到注意力权重,再将注意力权重与V相乘得到最终输出。

Self-Attention操作过程:讲解了Self-Attention的操作过程,通过将输入矩阵I乘以WQ、WK、WV得到Q、K、V矩阵,再计算Q与K的转置得到A矩阵,经过处理得到A’矩阵,最后将A’乘以V得到输出矩阵O。Self-Attention的唯一需要学习的参数是WQ、WK、WV,其他操作都是固定的。

多头自注意力原理:介绍了多头自注意力机制的原理。通过将输入分别与多组矩阵相乘,得到不同的头部信息。通过对不同位置进行自注意力操作,可以得到不同的输出。介绍了位置编码的重要性以及如何将位置信息加入到自注意力中。

位置编码与自注意力:讨论了关于位置编码和自注意力机制的内容。位置编码可以通过不同的方法生成,如sin和cos函数或神经网络。在语音识别中,由于序列长度较长,可以采用截断自注意力机制来减少计算复杂度。自注意力不仅适用于NLP,还可用于图像处理,将图像视为向量集进行处理。

self-attention处理影像:讲解了如何用self-attention来处理影像,与CNN相比,self-attention考虑整张图片的信息而非局部范围,是CNN的复杂化版本,可通过设定参数实现与CNN相同效果。实验结果表明,随着数据量增加,Self-Attention表现逐渐优于CNN,但在数据量较少时CNN效果更好。

Self-Attention与CNN比较:讨论了Self-Attention和CNN在处理训练数据量时的优劣,介绍了Conformer结构的使用。接着对比了Self-Attention和RNN的相似之处和不同之处,强调了Self-Attention在处理sequence时的优势,如能够并行处理输出。最后指出了许多应用逐渐将RNN替换为Self-Attention的趋势,并推荐了深入了解的文章。

Self-Attention在Graph上应用:讲解了将Self-Attention应用在Graph上的方法。通过利用Graph的信息,可以减少计算量,提高效率。同时介绍了各种Self-Attention的变形如Former,讨论了速度与性能的平衡。推荐了Efficient Transformer Self-Attention Paper进行更深入研究。

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