这一机制通过Query、Key、Value三个元素来实现,它们分别代表了查询请求、相关性衡量标准和实际数据内容。 Query(查询):代表需要获取信息的请求。在模型中,Query可以是一个向量或一组向量,用于指导模型关注输入数据的特定部分。 Key(键):与Query相关性的衡量标准。Key也是向量或向量集合,用于计算与Query之间的相似度或...
在自我注意力（self-attention）机制中，存在三个关键值：q（query）、k（key）和v（value）。这三个值在进行某些操作后，会产生一个名为attention_weights的值。在相似度计算后，需要对结果进行softmax归一化，以获取一系列相似度值的占比。这个占比值就是所谓的权重值。在softmax操作后，权重值将与...
self-attention中有三个值,q,k,v 这三个值会进行一些操作,产出一个叫做attention_weights的值,在这个过程中有一个操作总是被一些介绍bert或者attention的文章一笔带过: 在相似度计算之后在进行softmax归一化,然后加权求和 ps:self-attention中q=k=v这点和attention不同,需要先明确。 那么这里面的加权是什么?加权...
主要有下面三步: 1). 计算query, key, value向量 qi,ki,vi。 对于某个 xi ,首先分别乘以矩阵 Q,K,V ,得到得到它的query, key, value: ,qi=Qxiki=Kxivi=Vxi,Q,K,V∈Rd×d,qi,ki,vi∈Rd 2). 计算注意力权重 α 如果要得到 xi 的经过注意力机制后的输出 ci ,首先用 qi 去和句子中每一个...
K:指的是key,相当于encoder的内容 V:指的是value,相当于encoder的内容 看到这里,是不是只想直呼卧槽,这什么鬼。不急,先看一个例子 例子 由于讨论的是seq2seq任务,于是来看看机器翻译。 假如我们要将我喜欢看电影翻译成I like watching movies,步骤则会如下 ...
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 ...
K:指的是key,相当于encoder的内容 V:指的是value,相当于encoder的内容 看到这里,是不是只想直呼卧槽,这什么鬼。不急,先看一个例子 例子 由于讨论的是seq2seq任务,于是来看看机器翻译。 假如我们要将我喜欢看电影翻译成I like watching movies,步骤则会如下 ...
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...
K:指的是key,相当于encoder的内容 V:指的是value,相当于encoder的内容 看到这里,是不是只想直呼卧槽,这什么鬼。不急,先看一个例子 例子 由于讨论的是seq2seq任务,于是来看看机器翻译。 假如我们要将我喜欢看电影翻译成I like watching movies,步骤则会如下 ...
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 ...