本文试图使用最白话的语言说清楚Attention机制的原理,尤其是核心的QKV矩阵的来龙去脉。 一、QKV矩阵是干什么的 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"
2. Attention机制 3. 的选择 4. QKV矩阵 5. Self-Attention 参考视频:m.bilibili.com/video/BV 1. 本质 Attention机制是受灵长类动物的视觉系统启发而定义的,实质上就是从大量的消息中筛选出最重要的消息。而在机器学习中的做法,简单概括就是找到数据特征的重要程度,给每一个特征都标定一个权重系数,然后让原...
在序列到序列模型中，QKV矩阵成为Attention机制的核心部分。Q（查询）、K（键）和V（值）矩阵分别代表了模型在处理序列时的不同关注点，Q矩阵用于查询序列中每个元素的特性，K矩阵则存储了序列中所有元素的键值，而V矩阵则存储了与键值对应的值，这一设计允许模型在进行注意力分配时，能够精确地捕捉和利...
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非常好的视频,用视频中的方式先解释q,k,v分开的情况下的attention模式,在基于这个推出self attention,更容易理解。除了一处机翻把transformer翻译成变形金刚外,其他满分 2023-05-31 05:4219回复 蘅芜仙菌多谢认可。变形金刚纯属抖了个机灵,不然我就不写Transformer了🤣 2023-05-31 06:5814回复 暮色沉沉722回复...
K（键）和V（值）三个向量，实现对序列元素间的相互作用进行有效建模。在进行映射和计算后，Q和K通常显示出相似性，但并非完全一致，这表明某些元素与关联权重的调整在后续计算中有重要意义。通过分别增加权重，模型能够更精准地提取信息并进行推理，从而捕捉到元素间的相互关系与重要性，增强模型性能。
在Self-Attention中,Q(Query)、K(Key)、V(Value)矩阵是核心组成部分: Q矩阵:用于查询序列中的信息。 K矩阵:用于与Q矩阵计算相似度。 V矩阵:用于生成最终的输出特征。 3. 构建QKV矩阵的步骤 输入张量的准备:将输入张量(如embedding)转换为二维张量。
注意，这里的Q,K,V矩阵都是通过数据学来的，而不是预先就设定好的。Attention优化翻译 Transformer模型...
Attention Mechanism）中，使用线性层（Linear Layer）来提取Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵有其...
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