为什么需要Q、K、V三个矩阵来提升表达,而不是一个两个,也不是四个五个? 解释:首先得知道矩阵内积是比较矩阵内向量的相似程度的,self-attention的目的就是求得词与词之间的内部关系,但词A对词B和词B对词A,之间的关系不是对偶的,所以直接用X∗XT,是没法表达这种非对偶关系的,因此产生了Q和K两个矩阵,来表...
一个已知的文本q,已知了一个关键词的提示k,而整个文本是query, value最抽象, 是我们看到query后的答案(理解),假设第一次看到这段文本之后脑中出现的信息只有提示出来的这些信息,也就是刚开始 value 是key 基本相同,还没怎么学习到,那么经过很多次的学习,理解能力加深了,多了很多新的理解和知识,能够根据关键词ke...
(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,所以是:Self注意力。 简单自注意力模型不带参数,模型能力有限。 “查询-键-值”模式带参数,提高了模型能力。自注意力模型常用QKV方式 。 这就说到了本质:QKV是带参数的,所以能力提...
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); (3)然后将Q在...
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。
非常好的视频,用视频中的方式先解释q,k,v分开的情况下的attention模式,在基于这个推出self attention,更容易理解。除了一处机翻把transformer翻译成变形金刚外,其他满分 2023-05-31 05:4219回复 蘅芜仙菌多谢认可。变形金刚纯属抖了个机灵,不然我就不写Transformer了🤣 2023-05-31 06:5814回复 暮色沉沉722回复...
2. Attention机制 3. 的选择 4. QKV矩阵 5. Self-Attention 参考视频:m.bilibili.com/video/BV 1. 本质 Attention机制是受灵长类动物的视觉系统启发而定义的,实质上就是从大量的消息中筛选出最重要的消息。而在机器学习中的做法,简单概括就是找到数据特征的重要程度,给每一个特征都标定一个权重系数,然后让原...
这种用于encoder或decoder内部的Attention层并不涉及对方，也就是说QKV都是源自自身，这就是所谓“Self ...