-, 视频播放量 368、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:深度学习的可解释性方向的研究是不是巨坑?,深度学习的多
因为可以看到Q/K/V都是通过同一句话的输入算出来的,按照上面的流程也就是一句话内每个字对其它字(包括自己)的权重分配;那如果不是自注意力呢?简单来说,Q来自于句A,K、V来自于句B即可~5. 注意,K/V中,如果同时替换任意两个字的位置,对最终的结果是不会有影响的,至于为什么,可以自己在草稿纸上画一画矩阵...
Attention机制中的Q,K,V即是，我们对当前的Query和所有的Key计算相似度，将这个相似度值通过Softmax层...
把高赞回答仔细浏览了一遍，大佬们的普遍回答可以概括为Self-Attention是用Q、K来计算当前的token与其他t...
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 这样一个公式开始。 首先需要复习一下向量点乘(Dot Product)的概念。对于两个行向量 ...
Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 2. Attention与QKV起源 有一种解释说,Attention中的Query,Key,Value的概念源于信息检索系统。举个简单的例子,当你在淘宝搜索某件商品时,你在搜索栏中输入的信息为Query,然后系统根据Query为你匹配Key,根据Query和Key的相似度得到匹配内容。继续以“搜索灰色男士毛衣”举例: ...
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）...
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: ...
总的来说，Q、K、V是Attention机制的基石，它们相互协作，构建了一种深度学习中的智能分析系统。理解它们的起源和功能，有助于我们更好地掌握Transformer模型的工作原理，并在实践中挖掘其潜在的强大潜力。尽管这只是个人的理解，但对Attention机制的探索永无止境，让我们一起在知识的海洋中继续探索，深化对...
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...