Vanilla Attention 是 什么 Illustration Of The Proposed Models A The Self
“attention is all you need”论文 (arxiv.org/abs/1706.0376) 的可视化图，展示了单词“making”在输入序列中通过注意力权重对其他单词的依赖或关注程度（颜色浓度与注意力权重值成正比）。. 为什么需要稀疏注意力机制？传统的 attention 机制有什么问题？ 传统 attention 的问题：传统的 attention 机制的计算复杂度是序列长度的平方级别 (o(n^2))。这意味着，如. Sliding attention mask：代表滑动窗口分支只在某个局部窗口（通常是 query 紧邻的一段 token）里计算注意力，远处的 token 被忽略。 图中的绿色区域表示“真正进行注意力计.
为什么叫vanilla neural network？ 知乎
Attention 机制的实质其实就是一个寻址（addressing）的过程，如上图所示：给定一个和任务相关的查询 query 向量 q，通过计算与 key 的注意力分布并附加在 value 上，从而计算 attention.
Attention（一）——Vanilla Attention, Neural Turing Machines
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