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用Python实现Attention注意力机制
时间: 2023-03-13 09:14:24
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用Python实现Attention注意力机制可以通过使用Keras、[tensor](https://geek.csdn.net/educolumn/0ebc891269ff76b86c4b41f64bffd5db?spm=1055.2569.3001.10083)Flow或[pytorch](https://geek.csdn.net/educolumn/1309512bb95bbd063a82fd0157e558d8?spm=1055.2569.3001.10083)来实现。在Keras中，可以使用Keras的Attention API实现Attention注意力机制；在[tensor](https://geek.csdn.net/educolumn/0ebc891269ff76b86c4b41f64bffd5db?spm=1055.2569.3001.10083)Flow中，可以使用[tensor](https://geek.csdn.net/educolumn/0ebc891269ff76b86c4b41f64bffd5db?spm=1055.2569.3001.10083)Flow的AttentionWrapper实现Attention注意力机制；在[pytorch](https://geek.csdn.net/educolumn/1309512bb95bbd063a82fd0157e558d8?spm=1055.2569.3001.10083)中，可以使用PyTorch的Attention实现Attention注意力机制。
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自注意力（Self-Attention）机制是Transformer架构的核心组成部分，最初在机器翻译任务中由 Vaswani 等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中引入。在Python中，特别是在使用像PyTorch或TensorFlow这样的深度学习库时，我们可以用以下步骤来实现自注意力机制：
1. **Query、Key和Value的计算**：
- 对输入序列中的每个词（或单词的向量表示），我们创建三个版本：一个是查询（Query）向量，用于找出与其他向量的相关度；一个是键（Key）向量，用于存储相似度信息；还有一个值（Value）向量，用来存储原始信息。
```python
def compute_attention(query, key, value):
attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(key.size(-1))
attention_weights = softmax(attention_scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, value)
return output, attention_weights
```
双向注意力机制（Bidirectional Attention）python实现代码
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函数`AbsDON`和`don_diff`在解交错过程中扮演关键角色，分别用于特定计算和差异检查。`N`是`sprop-interleaving-depth` MIME参数的值加1，表示达到一定数量的VCL NAL单元后，初始缓冲结束。
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