Key(键):这些是你可以访问的信息点,用于匹配Query。在会议记录的例子中,每句话或每个段落都可以是一个Key。 Value(值):与每个Key相关联的实际信息,如果Key与Query匹配,这些信息将被用来生成输出(即摘要)。在会议的例子中,Value可能是与每个Key(话语或段落)相对应的详细内容。 具体例子 想象一下,会议中讨论了多...
key向量类比于索引。某个token说:“我把每个询问内容的回答都压缩了下装在我的key里” value向量类比于回答。某个token说:“我把我自身涵盖的信息又抽取了一层装在我的value里” 以图中的token a2为例: 它产生一个query,每个query都去和别的token的key做“某种方式”的计算,得到的结果我们称为attention score(...
1、首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP的过程中会一直进行更新,得到的这三个向量的...
这些元素会被分别转换为Query、Key、Value三部分。 代码语言:javascript 复制 importtorch.nnasnn embedding_dim=64query_layer=nn.Linear(embedding_dim,embedding_dim)key_layer=nn.Linear(embedding_dim,embedding_dim)value_layer=nn.Linear(embedding_dim,embedding_dim) 相似度计算 通过Query和Key的点积计算,得到...
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1...
Query与Key进行矩阵叉乘计算得到注意力权重Attn。 将权重应用到Value上进行矩阵点乘,对应元素相乘,得到最终的输出。 💡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。
注意力机制是一种在给定文本词向量中查找重要词,并赋予一定重要权值的机制。假设输入序列为X,三个随机初始的矩阵键值K(Key) 、查询值Q(Query)和值V(Value)。当 Query、Key、Value 都是从同一个输入序列 X 中生成时,就称为自注意力机制(Self-Attention)。因为
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1:准备输入 ...
在自注意力(Self-Attention)机制中,查询(Query,简称Q)、键(Key,简称K)和值(Value,简称V)是三个核心的概念,它们共同参与计算以生成序列的加权表示。 查询(Query,Q) 查询向量Q代表了当前元素在序列中的作用,它用于“询问”序列中的其他元素以获取相关信息。在自注意力机制中,每个元素都会生成一个对应的查询向量...
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 第一步:准备输入 图1.1: 准备输入 假设有 3 个输入,每个输入的维度为 4. Input 1: [1, 0, 1, 0] ...