本文介绍了Transformer网络中的重要概念：注意力机制，以及什么是查询（Query）、键（Key）、值（Values）...
进一步引入在自注意力机制中涉及到的三个元素：查询qi（Query），键ki（Key），值vi（Value）。
查询-键-值(Query-Key-Value)模型:更复杂的注意力机制采用查询-键-值模型,其中“查询”代表当前的任务或目标,“键”和“值”分别代表输入数据的不同表示。注意力权重是通过计算查询和每个键之间的相似度得到的,这些权重随后用于对值进行加权求和,以产生聚焦于重要信息的输出。 自注意力(Self-Attention) 自注意力,...
最近在看Transformer的原理,其中通过点积计算词向量相似度的逻辑优点懵,思考了许久貌似开窍了,先上计算相似度的代码: importtorchfrommathimportsqrt query=key=value=inputs_embeds dim_k=key.size(-1)# 获得最后一个维度的大小(768)scores=torch.bmm(query,key.transpose(1,2))/sqrt(dim_k)scores.size()torch...
K, V像是key-value的关系从而是一一对应的,那么上式的意思就是通过Q中每个元素query,与K中各个元素求内积然后softmax的方式,来得到Q中元素与V中元素的相似度,然后加权求和,得到一个新的向量。其中因子为了使得内积不至于太大。以上公式在文中也称为点积注意力(scaled dot-product attention):输出是值的加权和,...
self-Attention 就是 query = key = value,上面讲的I have a dream的例子实现的就是多头自注意力,在 Transformer 中,连接 Encoder 和 Decoder 的就不是自注意力,query 来自 Decoder,key 和 value 来自 Encoder,也就是 query != key = value。
1. 初始化词向量:在训练Transformer时,词向量可能会被初始化为预训练词嵌入(如BERT或GPT等),也可能从头开始学习。 2. 训练过程:Transformer模型会在大量的训练数据上进行训练。在这个过程中,包括查询(Query)、键(Key)和值(Value)在内的所有权重矩阵都会被调整和学习。模型通过前向传播和反向传播的过程,逐渐优化这...
💡由于Query、Key、Value都是通过特征图自我得到的,这种机制最终实现了对特征图中重要特征的突出。 🔢计算复杂度: 映射部分与特征图的尺寸成线性关系。 后续的两步计算都与特征图的尺寸成平方关系。这导致在大维度数据上计算时资源消耗高,时间较长。 🏆尽管如此,学术界的研究者们已经提出了如Swin Transformer、...
在Transformer的实现源码中,Key和Value的初始值也是相等的。有了这个权重之后,就可以用这个权重对Value进行加权求和,生成的这个新的向量就是带有注意力机制的语义向量 Context vector,而这个语义向量会权衡Target与Source的token与token的关系,从而实现解码输出时,与Source中“真正...
在Transformer的实现源码中,Key和Value的初始值也是相等的。有了这个权重之后,就可以用这个权重对Value进行加权求和,生成的这个新的向量就是带有注意力机制的语义向量 Context vector,而这个语义向量会权衡Target与Source的token与token的关系,从而实现解码输出时,与Source中“...