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权重。这些权重决定了模型对输入的关注程度,因此得名“Attention”。 二、...
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对应的实际数值或向量。它包含了输入信息的具体数值或向量表示。Value的作用是为模型提供...
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...
stats.stackexchange.com/questions/421935/what-exactly-are-keys-queries-and-values-in-attention-...
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!
分析Transformer架构中Query, Key, Value概念背后的直觉及其价值!!! 原文:What are Query, Key, and Value in the Transformer Architecture and Why Are They Used? Introduction 近年来,Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域掀起了波澜,在各种任务中取得了最先进的成果,包括机器翻译、语言建模和文本摘要,以及人工...
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]。
它需要三个指定的输入Q(query),K(key),V(value),然后通过计算公式得到注意力的结果,这个结果代表query在key和value作用下的注意力表示.当输入的Q=K=V时,称作自注意力计算规则。 常见的注意力计算规则: || ·将Q,K进行纵轴拼接,做一次线性变化,再使用softmax处理获得结果最后与V做张量乘法。
🐛 Describe the bug DESCRIPTION: When using the key_padding_mask parameter: (1) If using [[1., 0.]] that conforms to the description in the API is normal, [1., 0.] will be added to the corresponding key. (2) However, if [0., 1.] is used, ...