步骤4:计算输入1的attention scores 图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Inpu...
步骤4:计算输入1的attention scores 图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询重复相同的步骤。 步骤5:计算s...
步骤4:计算输入1的attention scores 图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询重复相同的步骤。 步骤5:计算s...
图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询重复相同的步骤。 步骤5:计算softmax 图1.5:Softmax注意力评分(蓝...
步骤4:计算输入1的attention scores 图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Inpu...
写一个self-attention模块包括以下步骤 准备输入 初始化权重 推导key, query 和 value 计算输入1的注意力得分 计算softmax 将分数与值相乘 将权重值相加,得到输出1 对输入2和输入3重复步骤4-7 注:实际上,数学运算是矢量化的,,即所有的输入都一起经历数学运算。在后面的代码部分中可以看到这一点。
写一个self-attention模块包括以下步骤 准备输入 初始化权重 推导key, query 和 value 计算输入1的注意力得分 计算softmax 将分数与值相乘 将权重值相加,得到输出1 对输入2和输入3重复步骤4-7 注:实际上,数学运算是矢量化的,,即所有的输入都一起经历数学运算。在后面的代码部分中可以看到这一点。
步骤4:计算输入1的attention scores 图1.4:从查询1中计算注意力得分(蓝色) 为了获得注意力得分,我们首先在输入1的查询(红色)和所有键(橙色)之间取一个点积。因为有3个键表示(因为有3个输入),我们得到3个注意力得分(蓝色)。 注:现在只使用Input 1中的查询。稍后,我们将对其他查询重复相同的步骤。
写一个self-attention模块包括以下步骤 准备输入 初始化权重 推导key, query 和 value 计算输入1的注意力得分 计算softmax 将分数与值相乘 将权重值相加,得到输出1 对输入2和输入3重复步骤4-7 注:实际上,数学运算是矢量化的,,即所有的输入都一起经历数学运算。在后面的代码部分中可以看到这一点。
写一个self-attention模块包括以下步骤 准备输入 初始化权重 推导key, query 和 value 计算输入1的注意力得分 计算softmax 将分数与值相乘 将权重值相加,得到输出1 对输入2和输入3重复步骤4-7 注:实际上,数学运算是矢量化的,,即所有的输入都一起经历数学运算。在后面的代码部分中可以看到这一点。