-, 视频播放量 379、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:深度学习的多个loss如何平衡?,【通俗易懂版】这绝对是B
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...
Q是目标词矩阵，K是关键词矩阵，V是原始特征，通过三步计算：
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...
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）...
1. self-attention 公式 Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}) 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…
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...
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...
在cross-attention中,通常有两组序列,一组是查询序列,另一组是键值序列。 为了更通俗地理解Cross-attention中的Q、K、V,我们可以通过一个简单的例子来说明,比如翻译任务。 假设我们有两个句子,一个是英文句子,一个是法文句子,我们希望通过Cross-attention来完成英法翻译。 1.Query(Q): 对于英文句子,每个单词都...