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...
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、 ...
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...
Attention三要素:Query,Key和Value 在Attention机制中,query、key和value都是向量,分别代表着查询、键和值。简单来说,可以将它们看做是一组映射关系:给定一个query向量,通过于key向量进行匹配,得到一个...
而Q(query)，K(key)用来计算对应的注意力权重atten_i，V(value)用来进行加权求和也就是求最后attentio...
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...
如何理解attention机制的query、key和value? 在具体的实现中,注意力机制通常分为三个关键组成部分:query(查询)、key(键)和value(值)。 首先,我们需要理解query(查询)。Query是模型在每个时间步生成的一个向量,它用于告诉注意力机制应该在输入序列中关注哪些信息。在翻译任务中,query可以看作是目标语言的上一个时间步...
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...
query,key,value这种命名方式来自于搜索领域,假设我们有一个 key-value 形式的数据集,比如举例说我们知乎的文章,key 就是文章的标题,value 是文章的内容,那这个搜索系统就是希望,当我们输入一个 query 的时候,能够唯一返回一篇最我们最想要的文章。那在 Attention 中其实是对这个 task 做了一些退化处理,我们优化并...
首先,self-attention会计算出三个新的向量,在论文中,向量的维度是512维,我们把这三个向量分别称为Query、Key、Value,这三个向量是用embedding向量与一个矩阵相乘得到的结果,这个矩阵是随机初始化的,维度为(64,512)注意第二个维度需要和embedding的维度一样,其值在BP(反向传播)的过程中会一直进行更新,得到的这三...