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...
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...
Query、Key和Value 举个通俗的例子，想想当你在YouTube上搜索一些东西的时候。假设YouTube将其所有视频...
先投影到同一个空间,再定义个这个空间内的测度(如点乘)来计算attention scores[2]。除了用“Dot-Product Attention”,也可以用其他测度,如“additive attention”。其他形式的可以参考[3]。 这样只要计算 次 , 次 ,再矩阵乘法即可。这两个投影就是[4][5]里面提到的查询(query)和键(key)。
attention机制里，K,V应该同源，也就是从同一序列计算出来，这样QK^T算出来的注意力权重乘V才有意义，...
·再然后,将Self-Attention模块中的query、key和value的投影解释为多个 卷积,然后计算注意力权重和value的聚合。 因此,两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是,与第二阶段相比,第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。 这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成,即,一个混合模型...
那么就可以将注意力机制看做是一种软寻址操作:把输入信息X看做是存储器中存储的内容,元素由地址Key(键)和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目标是取出存储器中对应的Value值,即Attention值。而在软寻址中,并非需要硬性满足Key=Query的条件来取出存储信息,而是通过计算Query与存储器内元素的地址Key的相似度来...