In Transformer Machine Learning Models: Wie unterscheidet sich die Mehrkopf-Aufmerksamkeit von der normalen Aufmerksamkeit? Beschreiben Sie zunächst die Intuition und dann die mathematische Perspektive.
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In einem Transformer Machine Learning Modell ist die Mehrkopf-Aufmerksamkeit eine Variation des Aufmerksamkeitsmechanismus, der es dem Modell ermöglicht, verschiedene Teile der Eingabesequenz parallel zu behandeln. Intuition: Normale Aufmerksamkeit arbeitet, indem es eine gewichtete Summe der Werte der Eingabesequenz berechnet, wobei die Gewichte durch die Ähnlichkeit zwischen einem Abfragevektor und jedem der Eingabevektoren bestimmt werden. Mehrkopf-Aufmerksamkeit nimmt diese Idee einen Schritt weiter, indem es dem Modell ermöglicht, mehrere Sätze zu berechnen.Aufmerksamkeitsgewichte oder "Kopfe", die sich parallel auf verschiedene Teile der Eingangssequenz konzentrieren. Die Ausgänge jedes Kopfes werden dann linear verkettet und transformiert, um die endgültige Aufmerksamkeitsausgabe zu erzeugen. Durch die gleichzeitige Betreuung mehrerer Teile der Eingangssequenz kann die Mehrkopf-Aufmerksamkeit möglicherweise komplexere Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen des Eingangs erfassen. Mathematische Perspektive: Formal, bei einer Reihe von Eingangsvektoren {v_1, v_2, ..., v_n} und einem Abfragevektor q,Die Ausgabe der Mehrkopf-Aufmerksamkeit wird wie folgt berechnet: 1. Zunächst werden die Eingabevektoren linear in einen Satz von Schlüsselvektoren K = {k_1, k_2, ..., k_n} und einen Satz von Wertvektoren V = {v_1, v_2, ..., v_n} mit gelernten Gewichtsmatrices W_k und W_v: K_i = W_k * v_i V_i = W_v * v_i 2. Der Abfragevektor q wird auch mit einer gelernten Gewichtsmatrix W_q: Q = W_q * q 3 transformiert.Für jeden der h Aufmerksamkeits-"Kopfe" werden der Abfragevektor Q und die Schlüsselvektoren K verwendet, um eine Reihe von Aufmerksamkeitsgewichten zu berechnen.a^h = {a^h_1, a^h_2, ..., a^h_n}: a^h_i = softmax(((Q * K_i^T) / sqrt(d_k)), wobei d_k die Dimensionalität der Schlüsselvektoren ist, und die Softmax-Funktion sorgt dafür, dass die Aufmerksamkeitsgewichte auf 1 summieren. 4. Jeder Aufmerksamkeitskopf erzeugt eine gewichtete Summe der Wertevektoren V unter Verwendung der Aufmerksamkeitsgewichte a^h: h^h = sum(a^h_i * V_i) 5. Die Ausgänge aller Aufmerksamkeitsköpfe werden in einen einzigen Vektor h^c verkettet und mit Hilfe einer erlernten Gewichtsmatrix W_o linear transformiert, um die endgültige Aufmerksamkeit zu erzeugen.Ausgabe: h = W_o * h^c Durch die parallele Berechnung mehrerer Aufmerksamkeitsgewichte ermöglicht die Mehrkopf-Aufmerksamkeit dem Modell, verschiedene Teile der Eingabesequenz mit unterschiedlichen Prioritäten zu behandeln und möglicherweise komplexere Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der Eingabe zu erfassen.
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Wie unterscheidet sich die Umsetzung der Aufmerksamkeit bei der Verwendung in Vision-Transformatoren und in Sprachtransformatoren?
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Die Umsetzung von Aufmerksamkeit in Vision-Transformatoren und Sprachtransformatoren unterscheidet sich hauptsächlich in den Eingangsdarstellungen und den Sequenzlängen. Bei Sprachtransformatoren ist der Eingang typischerweise eine Sequenz diskreter Token, wie Wörter oder Subworte, die als One-Hot-Vektoren oder Einbettungen dargestellt werden. Die Sequenzlänge kann ziemlich lang sein, bis zu mehreren tausend Token in einigen Fällen. Der Aufmerksamkeitsmechanismus wird verwendet, um selektiv auf verschiedene Teile der Sequenz zu achten, so dass das Modell komplexe Beziehungen zwischen den Token erlernen und Output-Sequenzen erzeugen kann, wie bei natürlichen Spracherzeugungsaufgaben. Im Gegensatz dazu ist der Eingang in Vision-Transformatoren in der Regel eine Reihe von Bildpatches, von denen jeder als hochdimensionaler Vektor dargestellt wird. Die Sequenzlänge ist viel kürzer im Vergleich zu Sprachtransformatoren, in der Regel nur ein paar hundert Patches. Der Aufmerksamkeitsmechanismus wird verwendet, um verschiedene Patches zu beachten und räumliche Beziehungen zwischen ihnen zu erfassen, so dass das Modell Darstellungen lernen kann, die für nachgelagerte Aufgaben wie Objekterkennung oder Bildklassifikation geeignet sind. Obwohl die Eingangsdarstellungen und Sequenzlängen unterschiedlich sind, bleibt die Grundidee des Aufmerksamkeitsmechanismus in den unterschiedlicher Darstellungen in unterschiedlicher Darstellungen, wobei die unterschiedliche für unterschiedliche Werte der Transformatoren gelten.
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Kann eine Implementierung von Aufmerksamkeit für den Umgang mit Audiodaten verwendet ?
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