当前位置: 首页 > news >正文

【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层,这有什么作用?

【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层,这有什么作用?

【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层,这有什么作用?


文章目录

  • 【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层,这有什么作用?
    • 前言
    • 1. 自注意力机制的基本工作原理
    • 2. 为什么 Self-attention 可以堆叠多层?
      • a. 逐层提升表达能力:
      • b. 捕捉不同层次的特征:
      • c. 增强模型的泛化能力:
      • d. 通过深层学习进行复杂变换:
    • 3. 深度堆叠带来的好处:
      • a. 学习更丰富的上下文信息:
      • b. 提升表达能力:
      • c. 避免信息瓶颈:
      • d. 更好的捕捉复杂模式:
    • 4. 例子:Transformer 中的多层 Self-attention
    • 5. 总结:堆叠多层 Self-attention 的作用
    • 2025年人工智能与计算智能国际学术会议(AICI 2025)


欢迎宝子们点赞、关注、收藏!欢迎宝子们批评指正!
祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿人!好的同门!顺利毕业!

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议,发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文:
可访问艾思科蓝官网,浏览即将召开的学术会议列表。会议详细信息可参考:https://ais.cn/u/mmmiUz

前言

Self-attention(自注意力)是近年来深度学习中的重要技术,尤其是在处理序列数据(如文本、时间序列、图像等)时,广泛应用于 Transformer 模型和其他神经网络架构中

自注意力机制可以帮助模型在处理序列时,聚焦于输入序列中的不同部分,从而捕捉长程依赖关系。堆叠多层 self-attention 的做法在提升模型表达能力和泛化能力方面起到了重要作用。接下来,我将详细解释为什么 self-attention 可以堆叠多层,以及这样做的作用。

1. 自注意力机制的基本工作原理

在 self-attention 中,每个输入元素(如词语、时间步等)与序列中的其他所有元素进行交互,从而捕获输入序列中各部分之间的关系。具体来说:

  • 每个输入元素生成三个向量:查询向量(Query),键向量(Key),值向量(Value)。
  • 通过计算查询与所有键的点积,并通过 softmax 获得权重,这些权重被用来加权求和相应的值向量,生成最终的输出。

通过这种方式,每个元素的表示可以通过其他元素的表示加权求和来动态调整,从而实现自适应的关注机制。

2. 为什么 Self-attention 可以堆叠多层?

堆叠多层 self-attention 层的原因主要有以下几点:

a. 逐层提升表达能力:

每一层 self-attention 都在计算和更新输入序列中元素之间的关系,堆叠多个层可以使模型逐渐捕捉更为复杂的依赖关系。每一层的输出可以被作为下一层的输入,通过这种层层抽象和组合,模型能够捕捉到更加复杂和丰富的模式。例如:

  • 第一层可能关注局部的依赖关系,捕捉单词之间的短期依赖。
  • 第二层可能在第一层的基础上捕捉到跨越更长距离的依赖,甚至可以捕获句子级别的语法和语义信息。

b. 捕捉不同层次的特征:

每一层的 self-attention 可以学习不同层次的特征。通过堆叠多层 self-attention,模型可以在每一层中聚焦不同的语义信息,这对于处理复杂的序列数据(如长文本)至关重要。例如:

  • 低层可能学习到局部特征(如词汇层面的信息),
  • 高层则能够抽象出更高层次的语法或语义结构。

c. 增强模型的泛化能力:

堆叠多层 self-attention 可以使模型更好地理解和处理不同类型的依赖关系,这有助于提高模型的泛化能力。例如:

  • 对于长序列,堆叠多层 self-attention 可以帮助捕捉到长程依赖。
  • 对于复杂的数据分布,多层堆叠提供了足够的灵活性,以学习不同类型的模式和关系。

d. 通过深层学习进行复杂变换:

每一层的 self-attention 都可以看作是一种变换,它根据输入数据调整元素之间的权重,并重新组合这些信息。通过多层堆叠,模型可以在每一层不断进行复杂的变换,使得每个元素的表示更加精细和丰富。堆叠多层可以帮助模型逐步从输入数据中提取更加抽象、具有全局视角的特征。

3. 深度堆叠带来的好处:

a. 学习更丰富的上下文信息:

每一层 self-attention 都能获得更大的上下文信息,尤其在长文本或长序列的处理上。第一层的 self-attention 可能关注局部上下文(例如一个词的前后关系),而随着层数的增加,模型能学习到更广泛的上下文(例如一个段落或文章中的信息)。

b. 提升表达能力:

堆叠多层的 self-attention 能够逐步学习到更多复杂的特征,例如长程依赖、多重语义和多种不同的交互关系。这种逐层提升的结构使得模型的表达能力大大增强。

c. 避免信息瓶颈:

通过堆叠多层 self-attention,模型可以逐步传递和更新信息,避免了在较浅层网络中信息可能被压缩或丢失的问题。每一层都可以看作是一个信息流的传递和加权过程,使得更高层次的表示能更全面地捕获输入数据的语义信息。

d. 更好的捕捉复杂模式:

当自注意力层数足够多时,模型能够捕捉到更为复杂的模式。例如,第一层可以聚焦于基本的局部关系,而高层可以捕获跨层次、跨长距离的依赖关系。通过堆叠多层,模型可以在低层和高层之间获得不同层次的抽象。

4. 例子:Transformer 中的多层 Self-attention

在 Transformer 中,每个编码器层和解码器层都包含多个 self-attention 层。**在编码器中,输入的序列通过多个 self-attention 层进行处理,每一层都通过计算不同的依赖关系来更新每个位置的表示。**由于这些 self-attention 层的堆叠,Transformer 能够有效地捕捉长程依赖关系,并且能够并行处理输入序列中的所有元素。

例如,在自然语言处理任务(如机器翻译)中,**堆叠多个 self-attention 层使得模型能够捕捉词语之间复杂的依赖关系,而不仅仅局限于相邻词语。**解码器中的多层 self-attention 也有助于更好地生成翻译结果,捕捉源语言与目标语言之间的复杂映射。

5. 总结:堆叠多层 Self-attention 的作用

  • 逐层提升表达能力:多层堆叠使得模型能够学习更复杂和多样的特征,捕捉长程依赖和高阶语义信息。
  • 捕捉不同层次的特征:低层捕捉局部特征,高层捕捉全局特征,从而使得模型能够全面理解输入数据。
  • 增强泛化能力:多层堆叠提供了更强的抽象能力,能够适应不同的输入数据和任务,提升模型的泛化能力。
  • 提高建模复杂关系的能力:通过多层变换,模型能够学习到不同类型的交互关系,从而更好地处理复杂的任务。

因此,堆叠多层 self-attention 是提高模型表达能力和处理复杂任务的有效方法。

2025年人工智能与计算智能国际学术会议(AICI 2025)

  • 2025 International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence
  • 大会官网:www.icaici.org
  • 大会时间:2025年02月14-16日
  • 大会地点:马来西亚-吉隆坡
  • 审稿意见:投稿后1周内
  • 收录检索:EI Compendex、Scopus

相关文章:

【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据...本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层,这有什么作用?

【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍为什么self-attention可以堆叠多层,这有什么作用? 【大厂面试AI算法题中的知识点】方向涉及:ML/DL/CV/NLP/大数据…本篇介绍为什么self-attention可以堆叠…...

NanoKVM简单开箱测评和拆解,让普通电脑实现BMC/IPMI远程管理功能

Sipeed推出了NanoKVM,简直是没有BMC的台式机和工作站的福音。有了这个就可以轻松实现以往服务器才有的远程管理功能。 NanoKVM 简介 Lichee NanoKVM 是基于 LicheeRV Nano 的 IP-KVM 产品,继承了 LicheeRV Nano 的极致体积 和 强大功能。 NanoKVM 包含…...

【Idea】编译Spring源码 read timeout 问题

Idea现在是大家工作中用的比较多的开发工具,尤其是做java开发的,那么做java开发,了解spring框架源码是提高自己技能水平的一个方式,所以会从spring 官网下载源码,导入到 Idea 工具并编译,但是发现build的时…...

VSCode的配置与使用(C/C++)

从0开始教你在vscode调试一个C文件 一.首先是配置你的编译环境,添加到环境变量(默认你是全新的电脑,没有安装vs2019之类的) 原因:因为相比于vs2019,vscode只是个代码编辑器,相当于一个彩色的、…...

SpringMVC (1)

目录 1. 什么是Spring Web MVC 1.1 MVC的定义 1.2 什么是Spring MVC 1.3 Spring Boot 1.3.1 创建一个Spring Boot项目 1.3.2 Spring Boot和Spring MVC之间的关系 2. 学习Spring MVC 2.1 SpringBoot 启动类 2.2 建立连接 1. 什么是Spring Web MVC 1.1 MVC的定义 MVC 是…...

本地部署大模型—MiniCPM-V 2.0: 具备领先OCR和理解能力的高效端侧多模态大模型

MiniCPM-V 2.0: 具备领先OCR和理解能力的高效端侧多模态大模型 简介 MiniCPM 系列的最新多模态版本 MiniCPM-V 2.0。该模型基于 [MiniCPM 2.4B和 SigLip-400M 构建,共拥有 2.8B 参数。MiniCPM-V 2.0 具有领先的光学字符识别(OCR)和多模态理解能力。该模型在综合性 OCR 能力…...

国产linux系统(银河麒麟,统信uos)使用 PageOffice 实现后台批量生成PDF文档

PageOffice 国产版 :支持信创系统,支持银河麒麟V10和统信UOS,支持X86(intel、兆芯、海光等)、ARM(飞腾、鲲鹏、麒麟等)、龙芯(LoogArch)芯片架构。 PageOffice 版本&…...

Python 扫描枪读取发票数据导入Excel

财务需要一个扫描枪扫描发票文件,并将主要信息录入Excel 的功能。 文件中sheet表的列名称,依次为:发票编号、发票编码、日期、金额、工号、扫描日期。 扫描的时候,Excel 文件需要关闭,否则会报错。 import openpyxl …...

电源自动测试系统中的ate定制化包含哪些内容?

1. 测试项目和指标 基础测试项目:虽然大多数电源模块的基础测试项目(如输入输出电压、电流、效率等)已经包含在测试系统中,但针对特殊或小众的测试项目,如VPX电源测试时的通讯验证,可以根据客户需求进行定…...

人工智能-机器学习之多分类分析(项目实战二-鸢尾花的多分类分析)

Softmax回归听名字,依然好像是做回归任务的算法,但其实它是去做多分类任务的算法。 篮球比赛胜负是二分类,足球比赛胜平负就是多分类 识别手写数字0和1是二分类,识别手写数字0-9就是多分类 Softmax回归算法是一种用于多分类问题…...

多包单仓库(monorepo)实现形式

目录 背景 需求和方案 从0开始搭建一个Monorepo项目 创建 配置全局公共样式 配置全局公共组件 方式1:不需要独立发布的组件包,只在当前项目的子项目中使用 方式2:需要独立发布和版本维护的包 子项目的独立构建和部署 总结 Monorepo优势 便于代码维护、管理 支持…...

Java冒泡排序算法之:变种版

什么是冒泡排序算法? 冒泡排序是一种简单的排序算法,通过多次遍历待排序的数组,逐步将最大的(或最小的)元素“冒泡”到数组的一端。它以其操作过程类似气泡从水底冒至水面而得名。 冒泡排序的工作原理 比较相邻元素&…...

AAPM:基于大型语言模型代理的资产定价模型,夏普比率提高9.6%

“AAPM: Large Language Model Agent-based Asset Pricing Models” 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.17266v1 Github地址:https://github.com/chengjunyan1/AAPM 摘要 这篇文章介绍了一种利用LLM代理的资产定价模型(AAPM)…...

Spring常见知识

1、什么是spring的ioc? 其实就是控制反转,提前定义了一个bean,到时候使用的时候直接autowire就可以了。目的是减低计算机代码之间的耦合度。 创建三个文件,分别是Bean的定义、Bean的使用、Bean的配置。 IOC通过将对象创建和管理…...

计算机网络的五层协议

计算机网络的五层协议 ‌计算机网络的五层协议模型包括物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层,每一层都有其特定的功能和相关的协议。‌‌1 ‌物理层‌:负责传输原始的比特流,通过线路(有线或无线)将数据转换为…...

Bluetooth LE Audio - 蓝牙无线音频新应用 (上)

SIG联盟(Bluetooth Special Interest Group)自2020年开始推广新的LE Audio,在穿戴式装置掀起一股热潮,各个品牌商、制造商、第三方软件商都积极的寻找新的LE Audio规格究竟能提供什么样的新应用。究竟LE Audio如何改变你我的生活、…...

如何快速准备数学建模?

前言 大家好,我是fanstuck。数学建模不仅是解决复杂现实问题的一种有效工具,也是许多学科和行业中的关键技能。从工程、经济到生物、环境等多个领域,数学建模为我们提供了将实际问题转化为数学形式,并利用数学理论和方法进行求解的强大能力。然而,对于许多初学者而言,如…...

如何在linux系统上完成定时开机和更新github端口的任务

任务背景 1.即使打开代理,有的时候github去clone比较大的文件时也会出问题。这时需要每小时更新一次github的host端口; 2.马上要放假,想远程登录在学校的台式电脑,但学校内网又不太好穿透。退而求其次,选择定时启动电…...

Jupyter notebook中运行dos指令运行方法

Jupyter notebook中运行dos指令运行方法 目录 Jupyter notebook中运行dos指令运行方法一、DOS(磁盘操作系统)指令介绍1.1 DOS介绍1.2 DOS指令1.2.1 DIR - 显示当前目录下的文件和子目录列表。1.2.2 CD 或 CHDIR - 改变当前目录1.2.3 使用 CD .. 可以返回上一级目录1…...

探索 Linux:(一)介绍Linux历史与Linux环境配置

探索 Linux:(一)介绍Linux历史与Linux环境配置 一. 计算机与操作系统的历史1.1计算机的历史1.2操作系统的历史 二、Unix 操作系统的历史三、Linux 与安卓的关系3.1Linux 与安卓的关系3.2安卓的历史 四、Linux 简单介绍五、Linux 环境安装5.1 虚拟机5.2 直…...

基于uniapp+WebSocket实现聊天对话、消息监听、消息推送、聊天室等功能,多端兼容

基于 ​UniApp + WebSocket​实现多端兼容的实时通讯系统,涵盖WebSocket连接建立、消息收发机制、多端兼容性配置、消息实时监听等功能,适配​微信小程序、H5、Android、iOS等终端 目录 技术选型分析WebSocket协议优势UniApp跨平台特性WebSocket 基础实现连接管理消息收发连接…...

【网络安全产品大调研系列】2. 体验漏洞扫描

前言 2023 年漏洞扫描服务市场规模预计为 3.06(十亿美元)。漏洞扫描服务市场行业预计将从 2024 年的 3.48(十亿美元)增长到 2032 年的 9.54(十亿美元)。预测期内漏洞扫描服务市场 CAGR(增长率&…...

新能源汽车智慧充电桩管理方案:新能源充电桩散热问题及消防安全监管方案

随着新能源汽车的快速普及,充电桩作为核心配套设施,其安全性与可靠性备受关注。然而,在高温、高负荷运行环境下,充电桩的散热问题与消防安全隐患日益凸显,成为制约行业发展的关键瓶颈。 如何通过智慧化管理手段优化散…...

【python异步多线程】异步多线程爬虫代码示例

claude生成的python多线程、异步代码示例,模拟20个网页的爬取,每个网页假设要0.5-2秒完成。 代码 Python多线程爬虫教程 核心概念 多线程:允许程序同时执行多个任务,提高IO密集型任务(如网络请求)的效率…...

OpenLayers 分屏对比(地图联动)

注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 地图分屏对比在WebGIS开发中是很常见的功能,和卷帘图层不一样的是,分屏对比是在各个地图中添加相同或者不同的图层进行对比查看。…...

OPenCV CUDA模块图像处理-----对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering)函数meanShiftFiltering()

操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 在 GPU 上对图像执行 均值漂移滤波(Mean Shift Filtering),用于图像分割或平滑处理。 该函数将输入图像中的…...

Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决

Spring Cloud Gateway 中自定义验证码接口返回 404 的排查与解决 问题背景 在一个基于 Spring Cloud Gateway WebFlux 构建的微服务项目中,新增了一个本地验证码接口 /code,使用函数式路由(RouterFunction)和 Hutool 的 Circle…...

CRMEB 中 PHP 短信扩展开发:涵盖一号通、阿里云、腾讯云、创蓝

目前已有一号通短信、阿里云短信、腾讯云短信扩展 扩展入口文件 文件目录 crmeb\services\sms\Sms.php 默认驱动类型为:一号通 namespace crmeb\services\sms;use crmeb\basic\BaseManager; use crmeb\services\AccessTokenServeService; use crmeb\services\sms\…...

CSS | transition 和 transform的用处和区别

省流总结: transform用于变换/变形,transition是动画控制器 transform 用来对元素进行变形,常见的操作如下,它是立即生效的样式变形属性。 旋转 rotate(角度deg)、平移 translateX(像素px)、缩放 scale(倍数)、倾斜 skewX(角度…...

tomcat入门

1 tomcat 是什么 apache开发的web服务器可以为java web程序提供运行环境tomcat是一款高效,稳定,易于使用的web服务器tomcathttp服务器Servlet服务器 2 tomcat 目录介绍 -bin #存放tomcat的脚本 -conf #存放tomcat的配置文件 ---catalina.policy #to…...