2023年3月16日 · 多头注意力机制（MHA）是深度学习中增强模型关注不同特征的工具，通过将输入分为多个头进行独立处理。 MHA涉及查询、键、值向量，使用点积或双线性计算相似度。

这个问题在《Attention is All Your Need》的原始论文中有一个粗略的解释。 While for small values of dk the two mechanisms perform similarly, additive attention outperforms dot product attention without scaling for larger values of d_k.

很多大V有了解释，可以总结为，因为q向量与k向量的元素均服从标准正态分布N (0,1)，所以向量内积后，方差放大dk倍，所以要除以dk^ (1/2)进行平… 好问题。 主要原因在于这里假定 q 和 k 是 独立（而非相同） 的随机变量。 如果 q 和 k 是 相同 的正态随机变量，那么它们的内积确实是卡方变量；但如果它们是互相独立的，那内积就不是卡方了。 在缩放点积注意力中，哪怕是 self-attention，q 和 k 一般也是从同一个隐层向量 各自用各自的权重矩阵变换来的，而不是完全相 …

Transformer原论文叫《Attention is all you need》，17年由谷歌团队发表。 Transformer提出时主要针对的是NLP领域里的机器翻译任务。 在此之前大家处理这类的任务使用的模型都是RNN、LSTM之类的时序网络，但是这类模型不可避免的存在着记忆长度有限或者说所能利用到的语句信息是有限的这种问题，以及随着序列长度增加带来的梯度爆炸梯度消失等问题，虽然LSTM在RNN的基础上一定程度地缓解了这类问题，但这类基于RNN的网络模型另外一个比较严重的 …

这可能是全网最通俗易懂的 Transformer Attention Scaling 有效性说明之一,堪称保姆级，本文主要从数学上解释为什么Transformer Attention Scaling这小点改变缺可以换得模型结果较大的变化。 self-attention 在Transformer中的主要目的是希望得到的token emebdding能够包含上下文的信息，通过注意力权重结合其他token的向量来达到目的，注意力权重的计算如下图所示： 根据上图，这里再简单描述一下注意力权重的分数是如何计算的： 1、将一个token emebdding分别与 …

This took me like a week to finish this video TwT but I’m pretty happy how it turned ou.I had take a pause for the mini movie but I will get back to it and t...

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After a fight with a group of villains, Bakugo and Midoriya are both hit by a quirk that seems to cause amnesia. With no memories, the class and UA staff are left to wat... Bakugou has been on dekus nerve for the pass few days, deku tries to keep calm. But how long can he keep this nice guy act? He forgives and moves on, from whatever made...

2022年6月4日 · Past Deku bullies+My Villain MHA AU react to Villain Deku []V.DkBk/BkDk []NO MORE PARTS []No Original []

TikTok video from Im a butterfly 🦋🧚‍♀️ (@mk2012tx): “#Bkdk#Dkdk#izukumidoriya #katsukibakugou #shigirakitomura #mha ORRRRR Boyfriend😏”. Aw I’m so sorry to hear abt your best friend who passed away | He gets 5 BIG booms | BOOM | ...original sound - Sound Central.