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attention的结果。 论文《Attention Is All You Need》提出了Transformer。Transformer最重要的部分,就是注意力机制Attention。Transformer模型对于自注意力机制(Self-attention)进行了改进,并对这些模型进行对比。想要深度理解Trans...
Attention机制允许模型在处理输入序列的时间步时,更关注与当前任务相关的部分。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...
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: 也就是说,The...
所谓QKV也就是Q(Query),K(Key),V(Value) 首先回顾一下self-attention做的是什么: 所谓自注意力,也就是说我们有一个序列X,然后我们想要算出X对X自己的注意力,也即X中的每个时间点与其余时间点的相关性(在注意力机制中表现为相似性),从而得到一个注意力矩阵。 算出注意力矩阵后再将之用在序列X上来得到各...
之前有写过attention和transformer的理解，但是对于self attention中的qkv一直理解的不够透彻，直到今天看了李宏毅的视频才理解，所以记录一下。 所谓QKV也就是Q(Query)，K(Key)，V(Value)首先回顾一下self-attention做的是什么：所以怎么办到这一点呢？这就是QKV的用处所在：参考链接： B站-李宏毅...
看了很多人对attention的讲解,在看到的代码用图像中的attentio有对应Q、K、V, 有的是按骤映射、推理 和…