Self-attention的公式可以分为以下几个部分:查询(query)向量、键(key)向量、值(value)向量、注意力权重和输出。 首先,我们需要将输入序列经过线性变换得到三个向量:查询向量Q,键向量K和值向量V。这些向量通过对输入序列矩阵和线性变换矩阵进行乘法运算得到。具体的公式如下: Q=X某W_q K=X某W_k V=X某W_v ...
在注意力机制的公式Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V中,符号TT表示矩阵的转置(Transpose)。 矩阵转置是一种基本的数学操作,它将矩阵的行和列交换。如果你有一个矩阵,其行和列分别是 mm和nn,那么这个矩阵的转置就会有nn行和mm列。 在注意力机制的上下文中,QQ(查询)...
Self-attention机制通过计算查询(query)、键值对(key-value pair)之间的关联性来获取每个位置上的表示。 Self-attention的计算过程可以分为三个步骤:查询计算、关联性计算和加权求和。下面将详细介绍每个步骤及其对应的公式。 在查询计算中,我们通过将输入序列的每个位置的特征与查询向量进行内积得到查询的向量表示。查询...
1、Attention机制的公式 上面的公式就是注意力机制的核心公式,我们首先要明白的是 矩阵 与其转置相乘的含义是什么 我们知道向量相乘的含义? 表示一个向量在另一个向量上的投影。投影越大,说明向量相关性越高。 (1)因为两个向量的内积是两个向量的相关度,那矩阵计算就是 每一纬向量和其他纬的相关性,也就是"早...
这就是大名鼎鼎的Attention Fuction。在Self-Attention中,公式中的K、Q、V表示如下图所示,可以看出其来源都是X与矩阵的乘积,本质上都是X的线性变换,这也是为什叫做自注意力机制的原因。 从上式可以看出其计算过程为:首先,计算矩阵Q和K每一行向量的内积,为了防止内积过大,除以d_k的平方根;其次,使用Softmax对上...
其公式表示如下: 其中,Q,K和V是输入矩阵,分别代表查询矩阵、键矩阵和值矩阵,$d_k$ 是向量维度。Attention公式的作用是通过对$Q$ 和$K$ 的相似度进行加权,来得到对应于输入的$V$的加权和。 具体来说,这个公式分为三个步骤: (1)计算Q和K之间的相似度,即QK^{T}。
键值对Attention最核心的公式如下图。其实这一个公司中蕴含了很多个点,我们一个一个来讲,请各位跟随我的思路,从最核心的部分入手,细枝末节的部分就会豁然开朗。 Attention Function 上图是大名鼎鼎的Attention Function,第一眼看过去,哦,两个向量相乘除以一个像是normalization的向量的平方根,然后做一个softmax处理,...
Self-attention 公式包括三个主要步骤:计算查询、键和值的表示。输入层首先将输入序列通过线性变换,得到查询 (query),键 (key) 和值 (value) 的表示。然后,通过计算查询与键的相似度得到注意力权重。最后,根据注意力权重和值的表示计算加权和。 首先,假设我们有一个输入序列X,其中X={x_1,x_2,...,x_n},...
Self-attention的公式可以分为三个步骤:计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)、以及计算注意力得分。 首先,我们需要从输入序列中计算查询项(Query)、键项(Key)和值项(Value)。对于输入序列中的每个位置i,我们可以使用线性变换矩阵来计算查询项、键项和值项: ``` Q_i=X_i*W_q K_i=X_i*W_k V...