Погружение в многоголовое внимание, внутреннее внимание и перекрестное внимание
Machine Learning Studio
0:00 / 0:00
Погружение в многоголовое внимание, внутреннее внимание и перекрестное внимание
72 801 просмотр · 3 года назад
Machine Learning Studio
6,48 тыс. подписчиков
72 801 просмотр · 3 года назад
В этом видео я сначала расскажу о масштабированном скалярном произведении внимания, а затем подробно расскажу о многоголовом внимании. После этого мы рассмотрим два разных способа использования механизма внимания: внутреннее внимание и перекрёстное внимание.
Решение упражнения:
Имеем
X: T1xd
Y: T2xd
Итак, мы строим Q из Y, то есть Q будет
Q: T2xd
И мы строим K и V из X, то есть
K: T1xd
V: T1xd
Тогда QK^t (матрица совместимости) будет
QK^t: T2xT1
И конечный результат Z будет равен Softmax(1/sqrt(d) QK^t) * V
Z: T2xd