也就是输入一坨子向量,经过一个Block,输出中间向量,再经历n个Block之后,得到最终的输出向量。而每个Block中,应用的便是Self-Attention与FC的结合。 而真正的Block在操作过程中,并不是简单的经过了Self-Attention与FC,而是有一个类似于Resnet残差的操作,还有一个针对特征Norm的操作,如下: 图片补充 在经过Self-Attenti...
因此，在PlainViT中，主干网络被划分为4组，每组6个注意力block，而上述两种窗口信息交换策略只实施在每...
1.1 Q、K有啥用？首先，为了方便起见，我们限定讨论范围仅为Multi-Head Self-Attention Block；同时我...
i是当前的输出对应的输入,即Q对应的向量,j是其他的向量即K对应的向量。 然后再依据这个权重将不同的V加起来。得到当前向量对应的输出。 这样其实我们就得到了我们的attention的公式QKV以及对应的意义了。 Q是当前需要处理向量提取的特征 K是用来计算当前向量与其他向量之间的注意力权重,所以他俩点乘之后还要再加一...
attention中qkv理解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...
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...
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...
block_mask: torch.Tensor, flex_attention使用的块状掩码 """ batch_size, max_seq_len, d_in = x.shape # 通过线性变换生成query、key、value的组合表示 qkv = self.in_proj(x) #将qkv分解并重组为多头形式 qkv = qkv.view(batch_size, max_seq_len, 3, self.n_heads, self.d_head) ...
Q、K、V 注意力Attention机制的最核心的公式为:Softmax(QK⊤√dk)V ,与我们刚才分析的Softmax(XX⊤)X 有几分相似。Transformer[^1]论文中将这个Attention公式描述为:Scaled Dot-Product Attention。其中,Q为Query、K为Key、V为Value。Q、K、V是从哪儿来的呢?Q、K、V其实都是从同样的输入矩阵X线性变换而...