那么Q就要与每一个source中的K进行对齐(相似度计算);"I"与"我"的相似度,"I"与"是"的相似度;"I"与"中国人"的相似度; 相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值(“I"与source中每个单词的相似度(和为1)),也可以注意力值; 而V代表每个source中输出的context vector;如果为RNN模型的话就是对应的状态向量;...
Q,K,V 借用信息检索概念 Q查询单词 (K,V)信息内容 用Q在(K,V)中查找,返回匹配结果 例如: Q:5G (K,V):(“4G”,"Nokia"),("5G","HW") 查询结果:50%, 100% 自注意力 Q K V来自于同一个输入 发布于 2021-05-10 09:10 内容所属专栏 天生智慧 众人拾柴火焰高 订阅专栏 ...
通俗理解注意力机制中的Q、K和V表示的具体含义 https://www.jianshu.com/p/7a61533fd73b 通俗理解讲解一以翻译为例source:我是中国人target:IamChinese比如翻译目标单词为I的时候,Q为I而source中的“我” “是” “中国人”都是K, 那么Q就要与每一个source中的K进行对齐(相似度 ...
相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值(“I"与source中每个单词的相似度(和为1)),也可以注意力值; 而V代表每个source中输出的context vector;如果为RNN模型的话就是对应的状态向量;即key与value相同; 然后相应的V与相应的P进行加权求和,就得到了context vetor; 从网上找到了一张图更能证明我的理解的正确性...
第二阶段:将hi与对应的权重系数相乘得到一个context vector;即注意力值. 通俗理解讲解二 Q、K、V是什么 [PS:本文谈论的Q、K、V只限于seq2seq结构] Q:指的是query,相当于decoder的内容 K:指的是key,相当于encoder的内容 V:指的是value,相当于encoder的内容 ...
相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值(“I"与source中每个单词的相似度(和为1)),也可以注意力值;而V代表每个source中输出的context vector;如果为RNN模型的话就是对应的状态向量;即key与value相同;然后相应的V与相应的P进行加权求和,就得到了context vetor;从网上找到了一张图更能证明我...