在Q-transformer中,首先将多维连续动作进行逐维度的离散化处理,将每个维度的动作看做是RL中的一个时间步,也可以看做是一个token,Transformer可以用于处理离散token序列,因此我们可以利用一个transformer模型拟合每一维动作对应的Q值,然后设计合适的损失函数对transformer进行训练。 XuanAxuan:【深度强化学习】Sequential DQN:...
Transformer - K, Q, V向量 在Transformer模型中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)这三个向量是注意力机制(Attention Mechanism)中的核心概念。下面详细解释它们的作用: Q(Query)向量: 功能:Q向量代表查询,它用于在编码器和解码器中提出“查询”以寻找相关的信息。 计算方式:通过对输入序列的每个元素(例如,词嵌入向...
Q(Query)、K(Key)和V(Value)是自注意力机制的三个关键部分,用于计算注意力权重。1. Query(查...
因为transformer不是sequential的model,在实现了并行计算的同时丢失了位置信息,所以这个位置信息要用position...
权重矩阵W_V计算Value(V):在Transformer模型中,Value(V)是通过将输入数据的嵌入矩阵E与权重矩阵W_V相乘得到的。 权重矩阵W_V的定义: 在Transformer模型中,权重矩阵W_V也是一个可训练的权重矩阵,用于将输入数据的嵌入映射到Value向量(V)。 W_V的维度通常是(d_model, d_v),其中d_model是输入嵌入的维度(也是...
Transformer中Q,K,V的理解 技术标签:机器学习 查看原文 搜索系统简介 匹配过程,网页需要切词,query同样需要切词成term,因此从倒排索引中拉出拉链的过程就可以理解为是query的切词term和网页的切词term相匹配的过程。 在线检索Query分析 上述过程中...权重 term的紧密度:描述query中相邻或者相隔的几个term的关系是否...
为什么Transformer中K 、Q不能使用同一个值 既然K和Q差不多(唯一区别是W_k和W_Q权值不同),直接拿K自己点乘就行了,何必再创建一个Q?创建了还要花内存去保存,不断去更新,多麻烦。 想要回答这个问题,我们首先要明白,为什么要计算Q和K的点乘。 现补充两点 ...
为什么Transformer中K 、Q不能使用同一个值 既然K和Q差不多(唯一区别是W_k和W_Q权值不同),直接拿K自己点乘就行了,何必再创建一个Q?创建了还要花内存去保存,不断去更新,多麻烦。 想要回答这个问题,我们首先要明白,为什么要计算Q和K的点乘。 现补充两点 ...
Qwen是一个基于Transformer架构的预训练模型。 Transformer是2017年出现的一种革命性的神经网络架构,主要依赖于注意力机制来处理序列数据。 Transformer的主要特点: 自注意力机制(Self-Attention):这是Transformer的核心部分,允许模型在处理序列数据时能够关注到输入中不同位置的信息。自注意力通过计算Query、Key和Value之间...
qtransformer.github.io/ 1.摘要 在这项工作中,我们提出了一个可扩展的scalable强化学习方法,用于从大型离线数据集中训练多任务策略,该方法可以利用人工演示和自动收集的数据。我们的方法使用Transformer为通过离线temporal difference backups, 训练的 Q 函数提供可扩展的表示。因此,我们将这种方法称为 Q-Transformer。通...