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 Visionstransformatoren und Sprachtransformatoren unterscheidet sich in erster Linie in der Art der Eingabe, auf die der Aufmerksamkeitsmechanismus angewendet wird. In Sprachtransformatoren wird die Aufmerksamkeit in der Regel auf eine Sequenz von Worteinbettungen angewendet, die einen Satz oder ein Dokument darstellen. Der Abfragevektor wird von der aktuellen Position in der Sequenz abgeleitet, und die Schlüssel- und Wertvektoren werden aus allen Positionen in der Sequenz abgeleitet. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, verschiedene Teile der Eingabesequenz zu beachten und hat sich besonders für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung und Sprachmodellierung bewährt. Im Gegensatz dazu wird bei Visionstransformatoren die Aufmerksamkeit in der Regel auf ein Netz von Patches angewendet, die ein Bild darstellen. Der Abfragevektor wird aus jedem Patch abgeleitet, und die Schlüssel- und Wertvektoren werden aus allen Patches im Raster abgeleitet. Der Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es dem Modell, sich verschiedenen Regionen des Bildes zu widmen und hat sich für Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung als wirksam erwiesen. Ein wichtiger Unterschied bei der Umsetzung von Aufmerksamkeit in Visionstransformatoren ist die Verwendung von Positions-Einbettungen, die in der Grunddaten in die Darstellung in die Positions-Transformierungstransformatoren.
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Ist der Betrieb eines Vision Transformers auf einem Smartphone eine Option? Kann ich ihn in meiner App implementieren oder sollte ich eine Cloud-basierte Lösung verwenden?
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