2015年,Attention被提出用于改善seq2seq模型中RNN的长序列遗忘问题,此时的Attention机制主要用在衔接seq2seq中的encoder和decoder这两个RNN模型,即所谓"Encoder-Decoder Attention",目标是保留输入序列的上下文依赖关系(或称"全局语言特征")。 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...
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段落,而模型需要根据上下文来理解每个词汇的含义。传统的序列模型(如循环神经...
Transformer[^1]论文中使用了注意力Attention机制,注意力Attention机制的最核心的公式为: Attention(Q,K,V)=Softmax(QK⊤√dk)V 这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从 Softmax(XX⊤)X ...
attention中qkv理解 注意力(Q)、查询(Querry)、键值(Key-Value)是自然语言处理中的一个概念,常用于注意力机制(Attention Mechanism)中。 注意力机制是一种在机器学习中常用于处理序列数据的技术。在处理序列数据时,模型需要根据前面的输入来预测接下来的输出。然而,如果序列太长,模型可能无法有效地利用所有的信息。
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...
因为后面的Attention操作会做sequence里面token之间的特征交互，所以这里得到QKV只需要用linear layer做特征...
注意力机制在处理序列数据时，关注点在于如何高效地分配计算资源，对不同的输入元素赋予不同权重。其中，QKV构建原理是关键。构建过程如下：将输入数据转换为三个矩阵Q、K、V，每个元素对应一个序列中的元素。矩阵Q、K、V的生成是通过线性变换实现的，每个元素经过矩阵相乘，得到三个维度的表示，这不仅...
QKV的定义与生成 QKV的原理与工作流程 举例说明 Q*K=Attention Attention*V= V Output 多头:将原有嵌入维度进行拆分,之后连接 Transformer模型中Projection(投影) 在Transformer模型中,Projection(投影)通常指的是一种线性变换,用于将输入的维度映射到其他维度空间。这种变换在Transformer中起到了关键作用,帮助模型提高...