NLP篇8 自然语言处理 使用注意力模型

在自然语言处理中,注意力模型(Attention Model)被广泛应用以聚焦于输入序列的不同部分。

以基于 Transformer 的自然语言处理模型为例,注意力机制允许模型在处理每个位置时动态地为输入序列的不同位置分配权重,从而捕捉长距离的依赖关系和重要信息。

以下是一个简单的示例,展示如何在 Python 中使用 torch 库实现一个简单的注意力机制:

复制代码
import torch

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, d_k):
    # 计算得分
    scores = torch.bmm(q, k.transpose(1, 2)) / torch.sqrt(d_k)
    # 应用 Softmax 进行归一化
    attn_weights = torch.nn.Softmax(dim=-1)(scores)
    # 计算注意力输出
    attn_output = torch.bmm(attn_weights, v)
    return attn_output

# 示例输入
q = torch.randn(1, 5, 16)  # 查询向量
k = torch.randn(5, 5, 16)  # 键向量
v = torch.randn(5, 16, 32)  # 值向量
d_k = 16  # 键的维度

attn_output = scaled_dot_product_attention(q, k, v, d_k)
print(attn_output.shape) 
相关推荐
Q同学3 分钟前
阿里WebDancer:自主信息搜索Agent
人工智能·llm·agent
人工智能转人机3 分钟前
19day-人工智能-机器学习-分类算法-决策树
人工智能·决策树·机器学习·分类·信息增益·基尼指数
Listennnn6 分钟前
MonoFusion 与 Genie 3
人工智能·深度学习
蒙古国海军司令蛮大人8 分钟前
使用TRAE2 SOLO模式0经验开发一款浏览器插件
人工智能
LetsonH11 分钟前
⭐CVPR2025 AKiRa:让视频生成玩转相机光学的黑科技[特殊字符]
人工智能·python·科技·深度学习·数码相机·计算机视觉
Rysxt_11 分钟前
AI 大模型分类全解析:从文本到多模态的技术图谱
人工智能·分类·数据挖掘
界面开发小八哥15 分钟前
CodeRush AI 助手进驻 Visual Studio:AiGen/AiFind 亮相(四)
人工智能·界面控件·visual studio·devexpress·coderush
Fuliy9627 分钟前
【数字图像处理系列笔记】Ch03:图像的变换
图像处理·人工智能·笔记·学习·计算机视觉·数字图像处理
MAHATMA玛哈特科技36 分钟前
把“线轨矫平机”当成一条“钢轨按摩椅”
人工智能·校平机·矫平机··
朝日六六花_LOCK1 小时前
深度学习之pytorch安装与tensor(张量)
人工智能·pytorch·深度学习