公式中符号 T 的作用? 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...
我们首先列出公式如下: Q = XW_Q\\ K = XW_k\\ V = XW_V 其中的W是一个可训练的矩阵,是通过一个可训练的W矩阵,可以更好的的提高模型的拟合能力。 假设其中一个W= \begin{bmatrix} w_{11}&w_{12}&w_{13}&w_{14}\\ w_{21}&w_{22}&w_{23}&w_{24} \end{bmatrix} ...
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 ...
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...
首先给出self attention的计算公式: 首先QKV是由输入序列X 经过矩阵变换得到的,可以认为是对原始输入X做了某种特征提取,不直接使用X是为了提高模型的可学习性。其中Q和K是用来计算词语之间相似度的,即关注程度,V可以理解为某个词的特征表征,与QK计算到的权重系数相乘,然后求和,即实现了加权求和,实现了注意力机制。
本文将介绍self-attention的计算公式,并对其在神经网络中的作用进行详细解析。 一、self-attention的基本原理 Self-attention是一种能够将输入序列中不同位置的信息进行关联和整合的机制。在自然语言处理中,输入序列通常是一句话或一段文本;在计算机视觉中,输入序列可以是一幅图像的像素。 Self-attention的基本原理是,对...
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...
三、Self-Attention详解 针对输入是一组向量,输出也是一组向量,输入长度为N(N可变化)的向量,输出同样为长度为N 的向量。 3.1 单个输出 对于每一个输入向量a,经过蓝色部分self-attention之后都输出一个向量b,这个向量b是考虑了所有的输入向量对a1产生的影响才得到的,这里有四个词向量a对应就会输出四个向量b。
深入理解Self-Attention机制：从基础到实践详解 开始学习Self-Attention，首先了解其关键概念。Self-Attention的核心是查询-键-值模型，其计算过程涉及向量的关联性计算和softmax，以便找出每个向量与其他向量的联系。例如，通过点积计算[公式]与[公式]的关联性，并通过softmax调整，得到[公式]的输出，反映向量...