Attention机制的核心在于三个关键概念:Query(查询)、Key(键)和Value(值)。本文将深入解析这三者在Attention机制中的作用及相互关系。 一、背景知识: 在介绍Query、Key和Value之前,我们先回顾一下Attention机制的基本原理。Attention机制的目标是在给定一组输入(通常是序列)的情况下,对于每个输入位置,模型能够分配不同的...
Query的作用是帮助模型选择和筛选与问题相关的内容,以便能够更好地解决问题。 Key是输入的信息中与Query相关的部分。它通常是一个向量或矩阵,用来表示输入信息的特征。Key的作用是帮助模型根据Query的内容选择和关注相应的信息。通过计算Query和Key之间的相似度,模型可以找到与Query最相关的信息。 Value是与Key对应的...
MSDeformAttn forward函数中query, reference_points,input_flatten对应于普通transformer中attention的query, key, value,但并非真正意义上等价于query,key和value,因为在Deformable attention中reference_points和input_flatten还有一些差异, 这样对比便于理解。 因此,query, reference_points,input_flatten是关键参数! 二、 ...
在attention的理论中,query、key和value是三个重要的概念。Query是需要被关注的内容或问题,Key是用来理解和筛选query的关键信息,而Value是对key进行筛选和处理后获得的有用信息。这三个概念的关系可以类比于数据库中的查询操作,query相当于查询的条件,key相当于索引,value则是查询结果。在attention的理论中,通过对query...
1.首先定义三个线性变换矩阵,query, key, value: class BertSelfAttention(nn.Module): self.query = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)# 输入768, 输出768 self.key = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)# 输入768, 输出768 ...
我们直接用torch实现一个SelfAttention来说一说:1.首先定义三个线性变换矩阵,query, key, value: class BertSelfAttention(nn.Module): self.query = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size) # 输入768, 输出768 self.key = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size) # 输入768, 输...
attention计算,「query」,「key」和「value」的名称也暗示了整个attention计算的思路。 类比到一个数据库查询+预测的例子。 假设我们现在有一个“文章-阅读量”数据库,记录了每篇文章在发布30天内的阅读量。每...
1 和 这个query和所有key之间相关性（attention）的线性组合，当然，组合的是对应的value。
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 和 : x=[x0,x1,⋯,xn]
再至于Self-Attention，就是Query, Key, Value都是从一个源头来的。其核心意义就在于学到不同组分之间...