小偷程序做的网站能用吗,网站推广的方法ppt,专门做头像的网站,怎么找人做网站1.transformer网络中数据的流动过程#xff1a; 2.transformer中残差的理解#xff1a;
残差连接#xff08;Residual Connection#xff09; 的核心思想就是通过将输入与经过变化的输出相加#xff0c;来最大限度地保留原始信息。
transforemr中注意力层网络和前馈神经…1.transformer网络中数据的流动过程 2.transformer中残差的理解
残差连接Residual Connection 的核心思想就是通过将输入与经过变化的输出相加来最大限度地保留原始信息。
transforemr中注意力层网络和前馈神经网络的区别
自注意力机制Self-Attention Mechanism
作用
自注意力机制的主要作用是根据输入序列中的每个元素动态地关注序列中其他相关元素。这种机制允许模型捕捉序列中不同位置的全局依赖关系从而使得信息在整个序列中进行交互。 工作机制 自注意力机制通过计算输入序列的 查询Query、键Key 和 值Value 矩阵来决定每个输入元素与其他元素的相关性。相关性用点积注意力得分表示并根据这些注意力得分对序列中的值进行加权求和。这样序列中的每个位置都能根据其他位置的信息来更新自身的表示。 前馈神经网络 作用 前馈神经网络的主要作用是对每个输入元素进行独立的非线性变换。FFNN 在自注意力之后用于进一步处理和转化信息但它并不考虑输入序列中元素之间的相互关系。 工作机制 前馈神经网络通常是一个逐元素即对每个序列位置单独操作的两层全连接神经网络带有激活函数。每个元素被映射到更高维度然后再映射回原来的维度。
transformer中每个元素生成的对应的q,k,v是怎么生成的呢 举个例子介绍 3.Q,K,V矩阵在注意力机制中的作用 - 注意力机制Self-Attention的确主要作用是寻找序列中两个元素之间的相似性。它通过计算查询向量Q和键向量K的点积来衡量序列中元素之间的关系或依赖性并根据这些相似性来加权值向量V。这种机制使得每个元素都能动态调整自身表示能够捕捉输入序列中全局的信息。简单来说注意力机制在做的是“找相似”通过 Q 和 K 的相关性决定每个元素与其他元素的关联程度。
前馈神经网络Feedforward Neural Network, FFN则是在序列的每个元素上独立进行非线性变换相当于寻找一个拟合能力比较强的函数。它不关注元素间的依赖关系而是通过复杂的非线性变换通常是带有激活函数的全连接层增强模型对数据的表达能力。FFN 可以理解为一种增强模型对复杂模式的拟合能力的操作。简单来说前馈神经网络在做的是“拟合非线性函数”通过对输入的复杂非线性变换提升模型对输入的表达和拟合能力。 总结注意力机制主要作用是寻找序列中元素之间的相似性和依赖性。前馈神经网络主要作用是增强模型的非线性表达能力相当于寻找一个拟合复杂模式的函数。
从矩阵变换的角度来理解transformer框架
从矩阵变换的角度解读 Transformer 框架时, 主要可以通过矩阵的操作理解整个模型中的计算过程, 特别是在自注意力机制、残差连接和前馈神经网络中。
输入与嵌入层
首先, 输入的序列通常是经过嵌入 (embedding) 后的词向量, 假设输入序列长度为 N N N, 每个词向量的维度为 d model d_{\text {model }} dmodel 。嵌入的结果就是一个 N × d model N \times d_{\text {model }} N×dmodel 的矩阵, 表示为 X X X 。 X X X 会加入位置编码Positional Encoding, 该位置编码也是一个矩阵, 大小同样为 N × d model N \times d_{\text {model }} N×dmodel 它帮助模型捕捉序列中元素的顺序信息。
2.自注意力机制 注意力打分计算:
计算查询矩阵 Q Q Q 与键矩阵 K K K 的点积 Attention ( Q , K , V ) softmax ( Q K T d k ) V \operatorname{Attention}(Q, K, V)\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^T}{\sqrt{d_k}}\right) V Attention(Q,K,V)softmax(dk QKT)V 这一步通过矩阵乘法 Q K T Q K^T QKT 来得到元素间的相似性得分。结果是一个 N × N N \times N N×N的矩阵表示每个序列元素对其他元素的注意力权重。
权重矩阵与值矩阵相乘:
计算得到的注意力权重矩阵与 V V V 矩阵相乘, 得到最终的注意力输出。这样, 每个元素的输出实际上是其他元素的加权组合。自注意力机制的整个过程可以看作是基于矩阵乘法的线性变换。通过这些矩阵乘法模型能够捕捉到序列中不同位置间的依赖关系。
残差连接与层归一化
在自注意力机制计算完成后, 输出的矩阵会通过残差连接和层归一化操作。残差连接就是将输入 X X X 加到自注意力的输出上 Z LayerNorm ( X Attention ( Q , K , V ) ) Z\operatorname{LayerNorm}(X\operatorname{Attention}(Q, K, V)) ZLayerNorm(XAttention(Q,K,V)) 这里的加法是矩阵元素对应位置的相加, 这样可以帮助信息更好地传播, 避免梯度消失。
前馈神经网络
接下来的前馈神经网络对每个位置的表示进行独立的非线性变换。它也是通过两个线性变换完成的: FFN ( Z ) ReLU ( Z W 1 b 1 ) W 2 b 2 \operatorname{FFN}(Z)\operatorname{ReLU}\left(Z W_1b_1\right) W_2b_2 FFN(Z)ReLU(ZW1b1)W2b2 其中, W 1 W_1 W1 和 W 2 W_2 W2 是权重矩阵, b 1 b_1 b1 和 b 2 b_2 b2 是偏置。这个过程可以看作是对输入矩阵进行两次线性变换, 中间夹带 ReLU 激活函数。
transformer中的多头注意力机制的理解。
自注意力机制的并行化主要指的是多头注意力机制 (Multi-Head Attention)。这种机制通过将自注意力分成多个头来并行处理不同的子空间从而提高模型的表示能力。我们来详细解释一下多头注意力的并行化原理。
单头注意力机制 在常规的自注意力机制中, 输入的每个序列元素通过生成查询矩阵 Q Q Q 、键矩阵 K K K和值矩阵 V V V 来计算注意力得分, 并最终通过注意力得分对序列元素进行加权组合。这个过程本质上是通过点积来捕捉序列中不同元素之间的依赖关系, 并生成新的表示。 但是, 单头注意力只能学习到一种特定的注意力模式, 可能不足以捕捉复杂的依赖关系。尤其是对于输入的不同特征, 模型可能希望从多个角度来捕捉序列元素之间的联系。多头注意力机制 为了增强模型的表示能力多头注意力机制被提出。它的核心思想是将输入的数据划分成多个注意力头heads每个注意力头在一个子空间中独立计算注意力然后将各个头的结果拼接起来。这种方式允许模型从不同的角度来观察输入序列从而捕捉到更丰富的关系。 具体操作流程生成多个头的 Q , K , V Q, K, V Q,K,V 矩阵:
对输入的矩阵 X X X 通过不同的线性变换生成多个不同的 Q , K , V Q, K, V Q,K,V 矩阵。假设有 h h h 个头, 则每个头都会有自己的查询、键和值矩阵。 Q i X W Q i , K i X W K i , V i X W V i Q_iX W_Q^i, \quad K_iX W_K^i, \quad V_iX W_V^i QiXWQi,KiXWKi,ViXWVi
其中 W Q i , W K i , W V i W_Q^i, W_K^i, W_V^i WQi,WKi,WVi 是第 i i i 个头的线性变换权重。 2. 计算每个头的自注意力:
对每个头进行自注意力计算, 步骤与单头注意力相同。具体为: Attention i softmax ( Q i K i T d k ) V i \text { Attention }_i\operatorname{softmax}\left(\frac{Q_i K_i^T}{\sqrt{d_k}}\right) V_i Attention isoftmax(dk QiKiT)Vi
这一步会为每个头生成独立的注意力输出。 3. 拼接多个头的结果:
在得到所有注意力头的输出后, 将这些结果沿着特征维度进行拼接: Concat ( head 1 , head 2 , … , head h ) \text { Concat }\left(\text { head }_1, \text { head }_2, \ldots, \text { head }_h\right) Concat ( head 1, head 2,…, head h)
这个拼接操作将所有头的输出组合成一个大的矩阵, 表示模型对输入的多角度注意力表示。
并行化的本质
在计算多头注意力时每个注意力头的计算是完全独立的这意味着所有的头可以并行计算。这也是多头注意力机制的一大优势——并行计算能够提升计算效率同时还可以增加模型的表示能力。 在硬件层面GPU 等加速器非常擅长并行化操作因此可以轻松处理多头注意力机制中的多个矩阵乘法操作。在实际应用中这种并行化大大减少了模型的训练和推理时间。
