« Autoattention multitêtes » : différence entre les versions
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<!-- Multi-head Attention is a module for attention mechanisms which runs through an attention mechanism several times in parallel. The independent attention outputs are then concatenated and linearly transformed into the expected dimension. Intuitively, multiple attention heads allows for attending to parts of the sequence differently (e.g. longer-term dependencies versus shorter-term dependencies). --> | |||
<!-- Multi-head Attention is a module for attention mechanisms which runs through an attention mechanism several times in parallel. The independent attention outputs are then concatenated and linearly transformed into the expected dimension. Intuitively, multiple attention heads allows for attending to parts of the sequence differently (e.g. longer-term dependencies versus shorter-term dependencies). | |||
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== Source == | == Source == | ||
[https://infoscience.epfl.ch/record/300271/files/EPFL_TH9822.pdf | [https://infoscience.epfl.ch/record/300271/files/EPFL_TH9822.pdf Cordonnier, J.-B. (2023), ''Transformer Models for Vision''.] | ||
[https://medium.com/@punya8147_26846/difference-between-self-attention-and-multi-head-self-attention-e33ebf4f3ee0, | [https://medium.com/@punya8147_26846/difference-between-self-attention-and-multi-head-self-attention-e33ebf4f3ee0, Punyakeerthi (2024), ''Difference between Self-Attention and Multi-head Self-Attention''] | ||
[https://cs.paperswithcode.com/method/multi-head-attention | [https://cs.paperswithcode.com/method/multi-head-attention Vaswani et al. (2017) ''Attention Is All You Need''] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 4 septembre 2024 à 18:54
Définition
En apprentissage profond, l'autoattention multitêtes est un traitement de séquence (typiquement en langue naturelle) qui consiste à paralléliser le mécanisme d'autoattention en plusieurs points de la séquence pour ensuite fusionner les résultats.
Compléments
Puisque chaque tête prête attention à un élément distinct de la séquence, le modèle capture mieux les effets de la position dans la séquence. Il en résulte une représentation plus riche.
En fonction des segments sur lesquels se focalise l'attention, le mécanisme pourra vérifier l'accord sujet-verbe, reconnaîtra une entité nommée ou simplement une relation entre deux mots.
Français
Autoattention multitêtes
Autoattention multi-têtes
Attention multitêtes
Attention multi-têtes
Anglais
Multi-Head Attention
Multi-Head Self-Attention
Source
Cordonnier, J.-B. (2023), Transformer Models for Vision.
Punyakeerthi (2024), Difference between Self-Attention and Multi-head Self-Attention
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
