attention主要分为两个核心步骤:1. 计算注意力权重 2. 加权求和 而Q(query),K(key)用来计算对应的注意力权重atten_i,V(value)用来进行加权求和也就是求最后attention的结果。 论文《Attention Is All You Need》提出了Transformer。Transformer最重要的部分,就是注意力机制Attention。Transformer模型对于自注意力机制(...
在注意力机制中,查询用于指定感兴趣的信息,而键和值则被用来表示序列中的各个元素。 查询(Q)表示模型所关注的信息。它可以是任意一个向量,通常是模型当前的隐藏状态或者上一步的输出。 键(Key)表示序列中的各个元素,用于计算注意力权重。键通常由序列中的元素经过一个线性变换得到。 值(Value)表示与序列中的各个...
Attention机制允许模型在处理输入序列的时间步时,更关注与当前任务相关的部分。在这篇文章中,我们将深入探讨Attention机制中的QKV理解,帮助读者更好地理解这一关键概念。 1. 了解Attention机制 Attention机制是一种使模型能够“聚焦”于输入序列的特定部分的方法。在自然语言处理任务中,输入序列通常是由词汇组成的句子或...
关于transform attention 中 QKV 的含义,已经有大量文章分析说明,好像没有什么可以解释的东西。但是这些文章读下来之后,似乎还是不能很好理解 QKV ,到底是什么、有什么用。 这篇文章是一点总结,欢迎批评讨论。 1、attention的结构 如下,是 embedding 的一个结构图,在输入 attention 结构之前,每个字做 word embedding...
其实直接用邱锡鹏老师PPT里的一张图就可以直观理解——假设D是输入序列的内容,完全忽略线性变换的话可以近似认为Q=K=V=D(所以叫做Self-Attention,因为这是输入的序列对它自己的注意力),于是序列中的每一个元素经过Self-Attention之后的表示就可以这样展现: ...
Attention机制核心是由QKV矩阵构成，其中，K和V由encoder输出的隐藏向量通过相应的权重矩阵变换获得，Q由...
attention机制主要分为计算注意力权重和加权求和两大核心步骤。Q(query)、K(key)用于计算注意力权重，而V(value)用于加权求和，获得最终的attention结果。Transformer模型对自注意力机制进行了改进，解决了多个输入向量问题，输出结果可以是单个值、分布或类别。Attention机制旨在解决输入为多个向量，输出为单个值...
计算公式为：Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T/√d) * V，这里的softmax函数用于对Q和K相乘后进行归一化，确保输出值为概率分布。d是维度，用于调整注意力的敏感度。此公式计算出每个元素的权重，权重值用于加权求和，得到最终输出。通过这种方式，模型能够聚焦于输入序列中的重要元素，忽略不相关或...
2.Attention机制本质思想 其中source在机器翻译中就是源语言。首先是根据q和k计算权重,然后再和v加权求和获取到概率分布。 第一步中相似性的计算可以通过: 之后经过softmax归一化,转换为权重和为1的概率分布, 下面是加权求和: 由上图我们可以知道,在transformer的encoder中,qkv来源都相同的,而在解码中,q是来自前...
之前有写过attention和transformer的理解,但是对于self attention中的qkv一直理解的不够透彻,直到今天看了李宏毅的视频才理解,所以记录一下。 所谓QKV也就是Q(Query),K(Key),V(Value) 首先回顾一下self-attention做的是什么: 所谓自注意力,也就是说我们有一个序列X,然后我们想要算出X对X自己的注意力,也即X中...