一、Self-Attention機製圖像
首先，我們介紹一下Self-Attention機制的圖像。這是一種用於處理序列數據的機制，可以自適應地捕捉序列內部的關係，同時也能夠保留序列中的全局信息。下面是Self-Attention機制的圖像：
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| Q |
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| K |
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| V |
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其中Q,K,V均代表輸入序列的Query，Key和Value，三者均為向量。Self-Attention機制的作用是計算Query和所有Key之間的相似度來指導對應Value的加權求和，得到序列最終的表示。
二、簡述Self-Attention機制
Self-Attention機製作為深度學習中一種常用的機制，主要用於處理序列數據。它的基本思想是，在序列數據中，每個元素都可以被看作其他元素的一種表示，因此我們可以通過計算各個元素之間的相似度來指導重點關注哪些元素。同時，Self-Attention 機制還可以自適應地捕捉序列中的關係，使得模型更加靈活可靠。
三、Self-Attention機制矩陣
Self-Attention機制中使用的矩陣分別為Query、Key和Value，它們可以通過一次線性變換來獲得。下面是它們的計算公式：
Q = Wq * x
K = Wk * x
V = Wv * x
其中Wq、Wk、Wv均為權重矩陣，x為輸入的序列數據。這些矩陣可以通過梯度下降等優化算法進行訓練。
四、Self-Attention工作原理
Self-Attention的工作原理非常直白，將Q矩陣與所有K矩陣相乘，得到一個與輸入序列x等長的向量，稱之為注意力分數矩陣A，其中A[i][j]代表Query向量Q[i]和Key向量K[j]之間的相似度。然後再將其經過softmax處理，得到注意力矩陣S：
A = Q * K.T
S = softmax(A)
注意力矩陣S將被用於加權Value向量V，從而得到對序列的編碼向量：
O = S * V
其中O是對序列的最終表示，它可以代表輸入序列的全局信息。Self-Attention機製成功的關鍵在於計算出一種自適應的權重分布，能夠引導模型更加準確地關注關鍵信息，同時還能保持序列的全部信息。
五、Self-Attention與Attention區別
Self-Attention機制與傳統的Attention機制相比有以下幾個區別：
1. Self-Attention機制中的Query、Key、Value都來自於輸入序列，而Attention機制中的Key和Value通常來自於編碼器的隱藏狀態。
2. Self-Attention機制可以自適應地獲取序列內部的關係，而Attention機制主要關注不同序列之間的關係。
3. Self-Attention機制可以同時處理輸入序列中的所有元素，而Attention機制通常只關注輸入序列中的一個元素。
六、Self-Attention代碼
下面是一個使用Pytorch實現Self-Attention機制的簡單示例：
import torch
import torch.nn as nn
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.query = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.key = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
self.value = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, input):
Q = self.query(input)
K = self.key(input)
V = self.value(input)
# 計算注意力權重分布
A = torch.matmul(Q, K.transpose(-1, -2)) / torch.sqrt(torch.tensor(self.hidden_size))
S = torch.softmax(A, dim=-1)
# 計算Self-Attention向量
O = torch.matmul(S, V)
return O
七、Self-Attention作用
Self-Attention機制的作用不僅僅是能夠更加準確地表示序列數據，它還可以應用到各種場景中。例如，在文本分類中，使用Self-Attention機制可以從整個文本中獲取不同詞語之間的關係，從而更好地引導分類模型進行分類。在機器翻譯中，Self-Attention機制還可以幫助翻譯模型更好地獲得輸入序列與輸出序列之間的對應關係。總之，Self-Attention機制在自然語言處理、圖像處理、語音處理等領域均有廣泛的應用。
八、Self-Attention Pytorch
Pytorch是深度學習領域中的一種流行框架，提供了豐富的API可以方便地實現Self-Attention機制。下面是Pytorch官方文檔中的Self-Attention機制實現：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SelfAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_size):
super(SelfAttention, self).__init__()
self.embed_size = embed_size
self.key = nn.Linear(embed_size, embed_size, bias=False)
self.query = nn.Linear(embed_size, embed_size, bias=False)
self.value = nn.Linear(embed_size, embed_size, bias=False)
def forward(self, x):
keys = self.key(x)
queries = self.query(x)
values = self.value(x)
# 計算注意力分數矩陣
scores = torch.matmul(queries, keys.transpose(-2, -1)) / np.sqrt(self.embed_size)
scores = F.softmax(scores, dim=-1)
# 計算Self-Attention向量
att = torch.matmul(scores, values)
return att
九、Self-Attention的QKV
Self-Attention機制中使用的Q/K/V矩陣也被稱為Query/Key/Value矩陣，它們分別對應輸入序列元素的查詢、關鍵字和值。這些矩陣是通過線性變換從輸入序列中獲得，它們分別對應於輸入序列的語義空間中的不同方面，因此可以通過對它們進行不同的變換來捕捉不同方面的信息。例如，在文本處理中，我們可以通過使用不同的權重矩陣來獲取文本中的詞彙信息、句法信息和語義信息。
十、Self-Attention和Transformer
Transformer是自然語言處理領域中一種非常流行的模型，它是通過將編碼器和解碼器中的Self-Attention機制進行演化和改良而來。Transformer用於各種任務，如文本分類、機器翻譯和對話系統。它是一個非常強大的模型，由於其Self-Attention機制的優秀性能，在深度學習領域中得到了廣泛的應用。
下面是Transformer模型的簡單實現代碼：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class PositionalEncoding(nn.Module):
def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
super(PositionalEncoding, self).__init__()
self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)
pe = torch.zeros(max_len, d_model)
position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
self.register_buffer('pe', pe)
def forward(self, inputs):
inputs = inputs + self.pe[:inputs.size(0), :]
return self.dropout(inputs)
class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, ntoken, ninp, nhead, nhid, nlayers, dropout=0.5):
super(Transformer, self).__init__()
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
self.model_type = 'Transformer'
self.src_mask = None
self.pos_encoder = PositionalEncoding(ninp, dropout)
encoder_layers = TransformerEncoderLayer(ninp, nhead, nhid, dropout)
self.transformer_encoder = TransformerEncoder(encoder_layers, nlayers)
self.encoder = nn.Embedding(ntoken, ninp)
self.ninp = ninp
self.decoder = nn.Linear(ninp, ntoken)
self.init_weights()
def generate_square_subsequent_mask(self, sz):
mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
return mask
def init_weights(self):
initrange = 0.1
self.encoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.decoder.bias.data.zero_()
self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
def forward(self, src):
src = self.encoder(src) * math.sqrt(self.ninp)
src = self.pos_encoder(src)
output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
output = self.decoder(output)
return output
原創文章，作者：ZCDC，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/147268.html
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