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...
None],float(0))value=value.view(N,Len_in,self.n_heads,self.d_model//self.n_heads)sampling_offsets=self.sampling_offsets(query).view(N,Len_q,self.n_heads,self.n_levels,self.n_points,2)attention_weights=self.attention_weights(query).view(N,Len_...
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...
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...
(5)最后,将注意力分布应用于Value向量集( Vi),通过加权求和的方式得到一个Context Vector(上下文向量),这个向量融合了输入序列中所有位置的信息,但不同位置的信息贡献程度由它们相对于Query的关注度决定。 4. 举个栗子 4.1 自注意力(Self-Attention) 考虑句子“The quick brown fox jumps over the lazy dog”,...
通过引入attention机制,模型可以从输入序列中选择性地提取特征,使得每个时间步的输出都能够利用整个输入序列的信息。 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...
Self-Attention 论文[4]中,没有用RNN的编码-解码结构,而是“self-attention”, 和 的获取更直接:对每个不同的输入元素(单词)都对应一个Query向量,一个Key向量,一个Value向量。这三个向量都是输入单词的embedding向量乘以投影矩阵 , , 得到的[5]。
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...
In the sentence "dog plays fetch", the token "plays" queries all the other tokens to gather ...
在BERT的self-attention机制中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)是从输入的嵌入向量中生成的。具体来说,输入嵌入向量首先通过三个独立的线性变换(即权重矩阵)映射为Q、K和V。对于每个输入向量,分别将其与三个不同的权重矩阵相乘,得到对应的Q、K和V向量。 Q和K向量用于计算注意力权重,而V向量则用于计算加权和。通...