所以针对q*k的结果,当各分量的均值确定时,方差越大,产生的最大的那一个分量就越偏大,除以\sqrt{d_k},可以将方差缩放到1。 4. 将缩放后的结果传入softmax函数,这里主要是实现归一化,使得attention的权重为1。 5.将各个分量之间的attention值与各个分量的value相乘,得到最终的attention值。 三. self-attention...
因此,Q 和 K 在计算 attenion 分数时,实际上进行了 B × N 次的二维矩阵点积,最终的输出矩阵是: score - [B, N, F, T] 请注意,关于多头,实际上就是在 attention 之前,拆分出一个 N 的维度,把原本的 B 个 batch 的 [F, N × H] 和 [N × H, T] 点积,变成了 B × N 个 batch 的 [...
NNDL配套实验书,讲解了“简单自注意力模型”,先体会最简单的模型有助于对“自注意力”这个“自”的理解。 键值对注意力 VS. 自注意力,会发现公式中的不同之处:QKV变成了XXX。(注意:此处的QKV,KV来自Key Value Pair注意力,Q来自外部。不是自注意力的Query-Key-Value,QKV均来自内部。) 一切都源于自身,所以...
self-Attention在NLP的应用,大家耳熟能详 但是self-Attention不只能用在NLP相关领域,也可以用在其他方面,比如做语音的时候,但是在做语音的时候,你可能会对self-Attention有一个小小的改动,因为用vector表示语音信号,向量的长度会非常大,因为用一个向量表示10ms的语音信息,那么1s的语音就有100个vector,5s就是500个vect...
1.Multi-head attention (1)由三个输入,分别为V,K,Q,此处V=K=Q=matEnc(后面会经过变化变的不一样) (2)首先分别对V,K,Q三者分别进行线性变换,即将三者分别输入到三个单层神经网络层,激活函数选择relu,输出新的V,K,Q(三者shape都和原来shape相同,即经过线性变换时输出维度和输入维度相同); ...
之前有写过attention和transformer的理解,但是对于self attention中的qkv一直理解的不够透彻,直到今天看了李宏毅的视频才理解,所以记录一下。 所谓QKV也就是Q(Query),K(Key),V(Value) 首先回顾一下self-attention做的是什么: 所谓自注意力,也就是说我们有一个序列X,然后我们想要算出X对X自己的注意力,也即X中...
在attention机制中，通过线性变换计算QKV的目的是为了提取和转换输入序列的特征，以用于计算序列中各个位置之间的相似度或相关性。这种设计背后的原理基于对模型的先验假设，即序列内部或序列之间存在某种规律或相似性。在transformer模型中，self-attention与cross-attention的主要区别在于Q、K、V的来源不同。
K（键）和V（值）三个向量，实现对序列元素间的相互作用进行有效建模。在进行映射和计算后，Q和K通常显示出相似性，但并非完全一致，这表明某些元素与关联权重的调整在后续计算中有重要意义。通过分别增加权重，模型能够更精准地提取信息并进行推理，从而捕捉到元素间的相互关系与重要性，增强模型性能。
Self-Attention作为Transformer最为核心的思想,其相关内部机理以及高维繁复的矩阵运算公式等却阻碍我们对其理解,本文作者首先总结了一些Transformer的基础知识,后详细的介绍了最让人头秃的QKV三个矩阵,帮助大家真正的理解矩阵运算的核心意义。 一年之前,初次接触Transformer。当时只觉得模型复杂,步骤繁复,苦读...
在 Attention 机制中，从广义上来说Q、K、V三者做了一种类似上面所说的搜索运算，从而找出在全部输入...