多个head计算出的bi,1 bi,2乘以一个参数Wo得到bi,其实原理就大概这样,也有不同的计算方式:就是a1直接乘以不同的Wq权重得到不同的q。 五、positonal encoding 位置编码 很明显,上面的self-attention计算的输入,ai其实是没有位置关系的,但是位置是十分重要的在一个句子当中,所以加入位置信息是很必要的一件事情,因此出现了位置向量positional vector ei,每个ai都有对应的一个位置信息ei,...
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 ...
核心公式(Core): Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 1.首先思考一个问题,什么是向量的内积? 其实这个问题我们在高中就学过,假设存在两个向量, A→=[x1,y1,z1],B→=[x2,y2,z2]。 代数角度: x1x2+y1y2+z1z2 几何角度: A→⋅B→=|A→|⋅|B→|⋅cosθ , 也就是A在B方向上的投...
接下来，我们利用归一化后的矩阵A'和值矩阵V，来计算每个输入向量a经过self-attention层后的输出向量b。将上述过程以矩阵形式进行表示，我们可以得到：对self-attention的操作过程进行简要概述，其输入为I，输出为O：矩阵Wq、Wk、Wv是self-attention操作中需要学习的关键参数。接下来，我们进一步探讨self-attention的进阶...
Self-Attention 的公式如下: Attention(Q,K,V)=softmax(QKT√dk)VAttention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)V 我们以上面的嘈杂聚会中要专注于一个朋友的谈话场景来解释: 查询(Query) 代表当前的焦点或需要翻译的部分。这就像是你想要听的你朋友的声音。
在Self-Attention中,内积计算是核心步骤之一。通过计算Q和K之间的内积,模型可以量化输入序列中每个词之间的相关性。 内积计算公式 假设Q和K是两个向量,其内积计算公式为: importnumpyasnp Q=np.array([0.35,4.67,3.17])# 示例Q向量K=np.array([1.23,2.34,3.45])# 示例K向量# 内积计算dot_product=np.dot(Q...
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...
概念self-attention从字面上看,就是自己对自己的注意力。 了解过注意力机制的都知道Q,K,V,在self-attention中,Q,K,V是相同的字嵌入X乘以训练得到的权重得到的。 它也符合注意力机制的计算过程,主要分为以下三部分计算 阶段一 对输入的单词进行词嵌入得到X,X分别与权重计算得到了Q(查询向量),K(键向量),V(...