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(Q, K):表示Query和Key的匹配程度(系统中商品(Key)很多,其中符合我的描述(Query)的商品的匹配程度会高一点) Value(information to be extracted):信息本身,V只是单纯表达了输入特征的信息 3. 如何计算 3.1 qkv的计算过程 在机器翻译任务中,我们的输入是一段文本。假设我们要翻译下面这句话: "The anim...
最终Attention公式要输出的,不是Q、也不是 K,而是 V 的加权和。我们用 Q 和 K 算“谁更重要”,但最终从 V 中“拿信息”。 另一个常见问题,Attention的计算结果,就是下一个词吗?答案是: 不是!下一个词是一个离散的词汇项,比如 “sequence” 或“range” 或“algorithm”,但 Attention 输出的是一个...
attention模块公式注意力机制的计算公式:Attention(Q,K,V)=softmax(QK^T/√dk)V。 注意力机制的计算流程是将query和key之间两两计算相似度,依据相似度对各个value进行加权;要求Q与K的单个向量是等长的,对这两个向量计算内积,也就是余弦相似度,如果两个向量正交,则内积为0,也就是不相关;反之,如果相关,则二者...
注意力机制在Transformer模型中起着关键作用，通过Q、K、V三个概念实现信息的加权处理。让我们深入理解这些概念的来源。首先，注意力机制的核心公式如下：[公式]其中，Q（查询）、K（键）、V（值）是矩阵X进行线性变换后得到的，每个元素都是从输入中抽取特征并转换得到的。简单地说，Q、K、V是X经过...
在Self-Attention中,内积计算是核心步骤之一。通过计算Q和K之间的内积,模型可以量化输入序列中每个词之间的相关性。 内积计算公式 假设Q和K是两个向量,其内积计算公式为: importnumpyasnp Q=np.array([0.35,4.67,3.17])# 示例Q向量K=np.array([1.23,2.34,3.45])# 示例K向量# 内积计算dot_product=np.dot(Q...
Q K V矩阵 的意义 结语 前言 因工作需要,不得不再次将Transformer从尘封的记忆中取出。 半年前学Transformer的时候只觉得模型好复杂,步骤好复杂,论文读完,想了好几天,感觉还是没有完全搞明白,仅仅是记住了一些专有名词,除了用于吹牛逼其余一无是处,因为内部的机理完全不明白,所以这些名词啊、公式啊转眼就忘。
-, 视频播放量 415、弹幕量 2、点赞数 8、投硬币枚数 4、收藏人数 5、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:深度学习的多个loss如何平衡?,你们都从导师身上学到了什
Attention中Q、K、V是什么? 首先Attention的任务是获取局部关注的信息。Attention的引入让我们知道输入数据中,哪些地方更值得关注。 对于Q(uery)、K(ey)、V(alue)的解释,知其然而知其所以然。 首先Q、K、V都源于输入特征本身,是根据输入特征产生的向量,但目前我们... 查看原文 transformer 原理及源码 左边...
不讲5德,直接上公式,Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)V=softmax⎛⎜⎜ ⎜⎝⎡⎢⎢ ⎢⎣v1v2⋯vn⎤⎥⎥ ⎥⎦∗[vT1,vT2,…,vTn]⎞⎟⎟ ⎟⎠∗⎡⎢⎢ ⎢⎣v1v2…vn⎤⎥⎥ ⎥⎦ 其中,vi 表示每一步的token的向量,在self attention中,Q,K,...