深度学习中,sigmoid和softmax生成注意力权重的区别是什么?

在深度学习中,sigmoid和softmax是两种常用的激活函数,它们生成注意力权重时有以下区别:

Sigmoid

  1. 输出范围:sigmoid函数将输入压缩到[0, 1]范围内。
  2. 独立处理:每个输入单元的输出独立于其他单元,输入与输出之间存在一一对应的关系。
  3. 应用场景:适用于生成独立注意力权重的场景,即每个权重的大小不受其他权重的影响。例如,在某些注意力机制中,每个元素的注意力权重可以单独生成。

Softmax

  1. 输出范围:softmax函数将输入转换成概率分布,输出的各个元素范围在(0, 1)之间,并且总和为1。
  2. 相互依赖:输出是所有输入的函数,即一个输入的变化会影响所有输出单元的值。softmax会使输出具有竞争关系,较大的输入值会有较大的输出概率,而其他值的输出概率会相应减小。
  3. 应用场景:适用于生成相对注意力权重的场景,例如在机器翻译中,softmax可以用于计算每个单词的注意力权重,使得总的注意力权重和为1,以突出某些关键单词。

对比

  • 独立性:sigmoid生成的注意力权重是独立的,而softmax生成的注意力权重是相互依赖的。
  • 归一化:softmax生成的权重会自动归一化为1,而sigmoid则不会。
  • 适用场景:sigmoid更适合于需要独立考虑每个输入的重要性的情况,而softmax更适合于需要分配总注意力到不同输入的情况。

具体使用哪个函数,取决于你的模型和任务需求。如果需要生成独立的注意力权重,可以使用sigmoid;如果需要分配整体注意力到各个输入,使用softmax更为合适。

相关推荐
是十一月末23 分钟前
Opencv实现图片的边界填充和阈值处理
人工智能·python·opencv·计算机视觉
机智的叉烧1 小时前
前沿重器[57] | sigir24:大模型推荐系统的文本ID对齐学习
人工智能·学习·机器学习
凳子花❀1 小时前
强化学习与深度学习以及相关芯片之间的区别
人工智能·深度学习·神经网络·ai·强化学习
泰迪智能科技013 小时前
高校深度学习视觉应用平台产品介绍
人工智能·深度学习
盛派网络小助手3 小时前
微信 SDK 更新 Sample,NCF 文档和模板更新,更多更新日志,欢迎解锁
开发语言·人工智能·后端·架构·c#
Eric.Lee20214 小时前
Paddle OCR 中英文检测识别 - python 实现
人工智能·opencv·计算机视觉·ocr检测
cd_farsight4 小时前
nlp初学者怎么入门?需要学习哪些?
人工智能·自然语言处理
AI明说4 小时前
评估大语言模型在药物基因组学问答任务中的表现:PGxQA
人工智能·语言模型·自然语言处理·数智药师·数智药学
Focus_Liu4 小时前
NLP-UIE(Universal Information Extraction)
人工智能·自然语言处理