you is need 为何Transformer论文作者宣称 all Attention

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• 为何Transformer论文作者宣称“Attention is all you need”？
• 详解AFT（Attention Free Transformer ）
• transformer模型中的"多头留意力机制"的长处是什么?

为何Transformer论文作者宣称“Attention is all you need”？

详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的标题所说的，Transformer中放弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构齐全是由Attention机制组成。. 更准确地讲，Transformer由且

详解AFT（Attention Free Transformer ）

Transformer中的自留意力机制曾因其复杂性而备受关注。

Apple引领的翻新，AFT（Attention Free Transformer）提出了一种打破性的计算模式，应战了传统矩阵乘法在自留意力中的位置。

AFT家族包含AFT-local（部分留意力）、AFT-simple和AFT-conv，每一个版本都在效率与复杂性之间寻求平衡。

其中，AFT-full的精髓在于：首先，经过三个线性变换启动权值计算；接着，位置消息被奇妙地编码并归一化；而后，sigmoid激活和点乘操作赋予了模型新的灵活；最后，权重加权赋予了模型决策的力气。

虽然AFT-full的成功细节须要留意广播加法和矩阵乘法，但其精简的计算流程令人注目。

虽然AFT-full与Transformer在复杂度上坚持分歧，但位置编码的密集计算为提升提供了或者。

AFT-local的翻新在于它仅在部分范围内思考位置消息，虽然计算量坚持稳固，却能有效聚焦主要区域。

AFT-simple进一步简化，摒弃了有关位置编码，相似于Linear Attention，以更纯正的线性模式处置留意力。

而AFT-conv更是将CNN个性与留意力联合，经过火组卷积成功多头留意力，代码如下：class AFTConv(): ... def __init__(self, heads, max_len, dim, hid_dim, window_size): ... = (dim, hid_dim * heads) = (dim, ...)AFT经过参数化位置偏置，特意是1维卷积的重参数化（11），赋予了模型更强的顺应性和体现力。

虽然外表看起来AFT仿佛跳过了传统的留意力机制，实践上它经过矩阵逐元素乘法代替了原有方法，但速度提升并不便捷。

AFT-full、AFT-local、AFT-simple和AFT-conv模型的产生，是对参数w的精细调整，展现了AFT设计的奇妙和灵敏性。

但是，AFT的真正实力还需在少量试验中验证，提醒其在实践运行中的后劲和长处。

transformer模型中的"多头留意力机制"的长处是什么?

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，以及提升算法的限度。

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，理论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并在其基础上添加了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。