在 Attention 机制中,Q、K 和 V 分别代表 Query(查询),Key(键)和 Value(值)。 在自注意力(self-attention)机制中,Q、K 和 V 是通过对输入序列(如单词的词嵌入向量)进行线性变换得到的。具体来说,我们需要首先定义三个权重矩阵 W_Q, W_K 和 W_V。...
在Attention机制中,Q、K、V分别代表Query、Key和Value。这三者是组成Attention机制的关键要素。在处理输入序列时,模型会将每个输入向量分别与Q、K、V矩阵相乘,以计算出对应的查询、键和数值向量。 3. QKV的作用 Q、K、V分别承担着不同的作用。Query向量代表当前时间步的查询,决定了模型需要注意到的部分;Key向量用...
V = self.value(hidden_states) 3. 然后来实现这个操作: ① 首先是Q和K矩阵乘,(L, 768)*(L, 768)的转置=(L,L),看图: 首先用Q的第一行,即“我”字的768特征和K中“我”字的768为特征点乘求和,得到输出(0,0)位置的数值,这个数值就代表了“我想吃酸菜...
Q是目标词矩阵，K是关键词矩阵，V是原始特征，通过三步计算：
Attention(Q, K):表示Query和Key的匹配程度(系统中商品(Key)很多,其中符合我的描述(Query)的商品的匹配程度会高一点) Value(information to be extracted):信息本身,V只是单纯表达了输入特征的信息 3. 如何计算 3.1 qkv的计算过程 在机器翻译任务中,我们的输入是一段文本。假设我们要翻译下面这句话: "The anim...
-, 视频播放量 379、弹幕量 2、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 1, 视频作者 luckily小狗, 作者简介 可咨询/1V1辅导 论文发表,核心期刊,SCI论文,EI会议、期刊、论文带读、本硕毕业论文,相关视频:深度学习的多个loss如何平衡?,【通俗易懂版】这绝对是B
Attention中Q、K、V是什么? 首先Attention的任务是获取局部关注的信息。Attention的引入让我们知道输入数据中,哪些地方更值得关注。 对于Q(uery)、K(ey)、V(alue)的解释,知其然而知其所以然。 首先Q、K、V都源于输入特征本身,是根据输入特征产生的向量,但目前我们... 查看原文 transformer 原理及源码 左边...
但这是Q、K、V相关的运算，不是Q、K、V的作用。打个比方，我可以说CNN当中的各个卷积核的作用是...
在深度学习的attention机制中，Q、K、V分别承担着查询、钥匙和数据项的角色。让我们用直观的方式理解它们在对话中的位置。Q（查询）：想象为一系列的提问，每一个提问都是对数据库V（包含了大量信息的数据库）的查询。例如，一个提问可能指向特定的数据项，如某个特定的日期、地点或事件。V（数据项）...
理解Attention中的Q、K、V，只需直观从输入序列D出发。在忽略线性变换情况下，假设Q=K=V=D，从而构成Self-Attention机制，即输入序列对其自身的注意力。每个序列元素通过Self-Attention后的表示，展现为整个序列加权求和。权重的获取，通过点积操作与Softmax函数实现。点积计算值反映词与词之间的相似性，此...