首先,Q、K、V分别是Query(查询)、Key(键)和Value(值)的缩写。在注意力机制中,它们扮演着至关重要的角色。简单来说,Query负责提出“我要看什么”的问题,Key则回答“我在哪里”,而Value则提供具体的“答案”。 如何理解Q、K、V的作用?🤯 想象一下,你在图书馆找书。Query就像你在问:“我要找哪本书?”(...
这个公式中的Q、K和V分别代表Query、Key和Value,他们之间进行的数学计算并不容易理解。 从向量点乘说起 我们先从 这样一个公式开始。 首先需要复习一下向量点乘(Dot Product)的概念。对于两个行向量 和 : 向量点乘的几何意义是:向量 在向量 方向上的投影再与向量 的乘积,能够反应两个向量的相似度。向量点乘结果...
这一机制通过Query、Key、Value三个元素来实现,它们分别代表了查询请求、相关性衡量标准和实际数据内容。 Query(查询):代表需要获取信息的请求。在模型中,Query可以是一个向量或一组向量,用于指导模型关注输入数据的特定部分。 Key(键):与Query相关性的衡量标准。Key也是向量或向量集合,用于计算与Query之间的相似度或...
在transformer架构中的不同位置Q，K，V指代的变量是不一样的。
q、k、v是不同空间的表征特征，具体如下：1.q表示量子空间中的量子数，它描述了量子态的波函数在空间中的分布情况。2.k表示波矢空间中的波矢量，它描述了波在空间中的传播方向和波长。3.v表示频率空间中的频率，它描述了波的振动频率。这些不同空间的表征特征在量子力学、波动方程等领域中都有广泛...
Q_i = x_i * W_Q K_i = x_i * W_K V_i = x_i * W_V 在实际应用中,例如在 Transformer 模型中,为了增加模型的表达能力,通常会采用多头注意力(Multi-Head Attention)机制。在这种情况下,我们会有多组 Q、K 和 V 的权重矩阵,分别对应不同...
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）...
首先，考虑机器翻译任务。在transformer架构中，Q、K、V分别代表查询、键、值。以英文-德文翻译为例，Q可能指代翻译模型对输入文本的特定关注点，K和V则分别代表关键词和对应的值，通过注意力机制确定翻译策略。接着，转向车道线检测领域。在应用transformer的CLRNet中，Q代表车道线的特征，而KV则关联图像...
在自我注意力（self-attention）机制中，存在三个关键值：q（query）、k（key）和v（value）。这三个值在进行某些操作后，会产生一个名为attention_weights的值。在相似度计算后，需要对结果进行softmax归一化，以获取一系列相似度值的占比。这个占比值就是所谓的权重值。在softmax操作后，权重值将与...