transformer模型中的多头留意力机制的好处是什么?

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• transformer模型中的"多头留意力机制"的好处是什么?
• transformer与cnn相比优缺陷
• 详解AFT（Attention Free Transformer ）

transformer模型中的"多头留意力机制"的好处是什么?

1. Transformer模型的外围是留意力机制（Attention Mechanism），它在处置长距离依赖方面比循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）更有效。

2. 留意力机制的引入是为了处置神经网络在处置少量消息时计算才干有限的疑问，以及优化算法的限度。

它准许模型有选用性地关注输入消息中的主要部分，从而提高效率和表白才干。

3. 留意力机制可以分为聚焦式（focus）和清楚性（saliency-based）两类。

在深度学习畛域，通常指的是聚焦式留意力，它是一种自上而下的无看法的留意力，即被动留意。

4. 留意力机制的计算流程包含消息输入、计算留意力散布α、依据留意力散布α 来计算输入消息的加权平均。

其中，soft attention 机制准许模型在给定查问q时，对一切或者的键值对启动加权求和，而硬留意力（hard attention）则选用最高概率或随机采样的键值对。

5. 留意力机制的一些变种包含键值对留意力、多头留意力等。

多头留意力准许模型并行地计算多个查问Q，以取得输入消息的不同方面，而后将结果拼接起来。

6. Transformer模型由多个留意力机制组成，包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。

编码器用于处置输入序列，解码器用于生成输入序列。

在解码器中，有一种不凡的留意力机制——Encoder-Decoder attention，它准许解码器在生成输入时参考编码器的所有输入。

7. 在Transformer中，自留意力（self-attention）机制用于在编码器和解码器中建设长距离依赖相关。

自留意力机制的计算环节触及多头留意力，其中每个头计算一个留意力得分，而后将这些得分加权求和以生成最终的输入。

8. Transformer在GPT和BERT等模型中的运行有所不同。

GPT经常使用Transformer Decoder部分来训练单向言语模型，而BERT经常使用Transformer Encoder并在其基础上参与了Masked操作来训练双向言语模型。

以上内容改写后，愈加准确地形容了留意力机制和Transformer模型的原理及其在不同模型中的运行。

transformer与cnn相比优缺陷

transformer与cnn相比优缺陷如下：

Transformer好处：

（1）打破了RNN模型不能并行计算的限度。

（2）相比CNN，计算两个位置之间的关联所须要的操作次数不会随着距离的增长而参与。

（3）attention机制可以发生更具可解释性的模型，可以从模型中审核attention散布，各个attention head可以学会口头不同的义务。

（4）Selfattention自然就能处置这个疑问，由于在集成消息的时刻，以后单词和句子中恣意单词都出现了咨询，一步到位。

Transformer缺陷：

（1）部分消息的失掉不如RNN和CNN强。

（2）位置消息编码存在疑问，由于位普编码在语义空间中并不具有词向量的可线性变换，只是相当干人为设计的一种索引，所以并不能很好表征位置消息。

（3）由于transformer模型实践上是由残差模块和层归一化模块组合而成，并且层归一化模块位于两个残差模块之间，造成假设层数较多时连乘计算会使得顶层出现梯度隐没疑问。

特色示意才干

CNN可以经过卷积层提取出具有空间特色的特色示意，例如边缘、角点等，这些特色示意可以用于图像分类、指标检测、人脸识别等义务。

RNN可以经过循环层提取出具有时序特色的特色示意，例如序列中的依赖相关和高低文消息，这些特色示意可以用于文本分类、语音识别、音乐生成等义务。

Transformer可以经过多头留意力机制提取出具有高低文关联性的特色示意，例如文本中的主要词和语义消息，这些特色示意可以用于机器翻译、文本生成、问答系统等义务。

详解AFT（Attention Free Transformer ）

前言部分引见了Transformer的复杂度疑问以及Apple提出的AFT（Attention Free Transformer）作为处置打算的背景和动机。

AFT经过经常使用点乘替代矩阵乘法成功自留意力模块，进一步讨论了AFT的原理和家族成员，如AFT-local、AFT-simple和AFT-conv，并具体形容了它们的计算形式。

特意是AFT-full的计算环节被拆解为五个步骤，并强调了AFT-full与Transformer之间的复杂度对比。

接着讨论了AFT-full的PyTorch成功，以及如何经过调整参数来优化AFT的速度。

AFT-local经过缩小窗口外位置编码的介入来优化计算，而AFT-simple则是将特定值置零简化计算环节。

AFT-conv则引入部分感知和参数共享的概念，自创分组卷积的思维来优化在图像数据上的体现。

最后，文章指出对位置偏置的参数化可以优化模型成果，而AFT-conv经过重参数化技巧优化计算。

总结部分强调AFT经过替代矩阵乘法成功自留意力模块，但其复杂度并未降落，而是经过调整参数和优化计算步骤来优化功能。

在实践运行中，AFT家族成员经过不同的战略优化了Transformer的计算复杂度和功能，特意是针对部分留意力形式和图像数据的处置。

经过成功这些模型，开发人员可以探求如何在坚持留意力机制的同时，降落计算开支，从而在各种义务中成功高效和有效的文本和图像处置。

AFT的设计思维和成功方法提供了新的视角，为钻研者和开发者提供了改良现有留意力机制的新路径。

虽然AFT无实践上和成功上具有翻新性，其实践成果的验证仍需经过宽泛的试验和运行来评价。