人工智能-注意力机制之注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归

2023-11-26 15:28

本文主要是介绍人工智能-注意力机制之注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

查询(自主提示)和键(非自主提示)之间的交互形成了注意力汇聚; 注意力汇聚有选择地聚合了值(感官输入)以生成最终的输出。 本节将介绍注意力汇聚的更多细节, 以便从宏观上了解注意力机制在实践中的运作方式。 具体来说,1964年提出的Nadaraya-Watson核回归模型 是一个简单但完整的例子,可以用于演示具有注意力机制的机器学习。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

生成数据集

在这里生成了50个训练样本和\(50\)个测试样本。 为了更好地可视化之后的注意力模式,需要将训练样本进行排序。

n_train = 50  # 训练样本数
x_train, _ = torch.sort(torch.rand(n_train) * 5)   # 排序后的训练样本def f(x):return 2 * torch.sin(x) + x**0.8y_train = f(x_train) + torch.normal(0.0, 0.5, (n_train,))  # 训练样本的输出
x_test = torch.arange(0, 5, 0.1)  # 测试样本
y_truth = f(x_test)  # 测试样本的真实输出
n_test = len(x_test)  # 测试样本数
n_test

下面的函数将绘制所有的训练样本(样本由圆圈表示), 不带噪声项的真实数据生成函数\(f\)(标记为“Truth”), 以及学习得到的预测函数(标记为“Pred”)。

def plot_kernel_reg(y_hat):d2l.plot(x_test, [y_truth, y_hat], 'x', 'y', legend=['Truth', 'Pred'],xlim=[0, 5], ylim=[-1, 5])d2l.plt.plot(x_train, y_train, 'o', alpha=0.5);

平均汇聚

如下图所示,这个估计器确实不够聪明。 真实函数(f)(“Truth”)和预测函数(“Pred”)相差很大。

y_hat = torch.repeat_interleave(y_train.mean(), n_test)
plot_kernel_reg(y_hat)

 

这篇关于人工智能-注意力机制之注意力汇聚:Nadaraya-Watson 核回归的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/425921

相关文章

Jvm sandbox mock机制的实践过程

《Jvmsandboxmock机制的实践过程》:本文主要介绍Jvmsandboxmock机制的实践过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、背景二、定义一个损坏的钟1、 Springboot工程中创建一个Clock类2、 添加一个Controller

Dubbo之SPI机制的实现原理和优势分析

《Dubbo之SPI机制的实现原理和优势分析》:本文主要介绍Dubbo之SPI机制的实现原理和优势,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录Dubbo中SPI机制的实现原理和优势JDK 中的 SPI 机制解析Dubbo 中的 SPI 机制解析总结Dubbo中

Java 的 Condition 接口与等待通知机制详解

《Java的Condition接口与等待通知机制详解》在Java并发编程里,实现线程间的协作与同步是极为关键的任务,本文将深入探究Condition接口及其背后的等待通知机制,感兴趣的朋友一起看... 目录一、引言二、Condition 接口概述2.1 基本概念2.2 与 Object 类等待通知方法的区别

嵌入式Linux驱动中的异步通知机制详解

《嵌入式Linux驱动中的异步通知机制详解》:本文主要介绍嵌入式Linux驱动中的异步通知机制,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录前言一、异步通知的核心概念1. 什么是异步通知2. 异步通知的关键组件二、异步通知的实现原理三、代码示例分析1. 设备结构

JVM垃圾回收机制之GC解读

《JVM垃圾回收机制之GC解读》:本文主要介绍JVM垃圾回收机制之GC,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、死亡对象的判断算法1.1 引用计数算法1.2 可达性分析算法二、垃圾回收算法2.1 标记-清除算法2.2 复制算法2.3 标记-整理算法2.4

C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化

《C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化》在C++工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作,所以本文就来聊聊C++如何通过Qt反射机制实现数据类序列化吧... 目录设计预期设计思路代码实现使用方法在 C++ 工程中经常需要使用数据类,并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类

SpringRetry重试机制之@Retryable注解与重试策略详解

《SpringRetry重试机制之@Retryable注解与重试策略详解》本文将详细介绍SpringRetry的重试机制,特别是@Retryable注解的使用及各种重试策略的配置,帮助开发者构建更加健... 目录引言一、SpringRetry基础知识二、启用SpringRetry三、@Retryable注解

SpringKafka错误处理(重试机制与死信队列)

《SpringKafka错误处理(重试机制与死信队列)》SpringKafka提供了全面的错误处理机制,通过灵活的重试策略和死信队列处理,下面就来介绍一下,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录引言一、Spring Kafka错误处理基础二、配置重试机制三、死信队列实现四、特定异常的处理策略五

java中反射(Reflection)机制举例详解

《java中反射(Reflection)机制举例详解》Java中的反射机制是指Java程序在运行期间可以获取到一个对象的全部信息,:本文主要介绍java中反射(Reflection)机制的相关资料... 目录一、什么是反射?二、反射的用途三、获取Class对象四、Class类型的对象使用场景1五、Class

Nginx之upstream被动式重试机制的实现

《Nginx之upstream被动式重试机制的实现》本文主要介绍了Nginx之upstream被动式重试机制的实现,可以通过proxy_next_upstream来自定义配置,具有一定的参考价值,感兴... 目录默认错误选择定义错误指令配置proxy_next_upstreamproxy_next_upst