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(...
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...
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...
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...
1.Multi-head attention (1)由三个输入,分别为V,K,Q,此处V=K=Q=matEnc(后面会经过变化变的不一样) (2)首先分别对V,K,Q三者分别进行线性变换,即将三者分别输入到三个单层神经网络层,激活函数选择relu,输出新的V,K,Q(三者shape都和原来shape相同,即经过线性变换时输出维度和输入维度相同); ...
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...
键值对注意力 VS. 自注意力,会发现公式中的不同之处:QKV变成了XXX。(注意:此处的QKV,KV来自Key Value Pair注意力,Q来自外部。不是自注意力的Query-Key-Value,QKV均来自内部。) 一切都源于自身,所以是:Self注意力。 简单自注意力模型不带参数,模型能力有限。
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...
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：所以怎么办到这一点呢？这就是QKV的用处所在：参考链接： B站-李宏毅...