qkv比喻表示:q是一段准备被概括的文本,k是提示,v是大脑中对提示k的延申。这相当于根据提示 (k) 获取进一步的信息以概括查询 (q),就是V, key, query,value 计算规则一般有两种, 第一种的注意力输入形式,key=value 和 query 不同,注意力形式,是使用不同于文本的一些关键词来表示整个文本,这个叫做注意力机...
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,然后让原数据乘这个权重(重要程度)进行...
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中的每个时间点与其余时间点的相关性(在注意力机制中表现为相似性),从而得到一个注意力矩阵。 算出注意力矩阵后再将之用在序列X上来得到各...
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Attention 此时就是将你想要查询的Q与 YouTube 数据库中K进行比较，一对一地测量它们之间的相似度，并...
Attention机制核心是由QKV矩阵构成，其中，K和V由encoder输出的隐藏向量通过相应的权重矩阵变换获得，Q由...
输入qkv，qk相乘归一化，通过掩码张量进行处理，再经过softmax计算权重，与v相乘得出注意力。多头注意力计算，将文本划分为多个部分，每个注意力机制优化特定词汇特征，确保不同注意力机制的平衡与多样性，实验显示效果提升。输入张量形状为 (N,*, 512)，经过线性变换后，输出维度为 (N,*,512) 或 (N...
这就说到了本质:QKV是带参数的,所以能力提高了。 放在一起仔细端详~ 发现其中奥妙: 2. X线性映射到三个不同的空间QKV 把图拆开了看更方便。就是最简单的线性变换,没有难度。注意一下维度。QK维度相等,why? V的维度可以不一样? 3. 键值对注意力 VS. QKV ...
;所以需要linalg.LinearOperatorLowerTriangular进行一次mask。 3.在解码中,add&norm,Feed forward和编码相同,其中multi-head attention:同编码部分,但是Q和K,V不再相同,Q=outputs,K=V=matEnc。 4.多次更新 5.Linear: 将最新的outputs,输入到单层神经网络中,输出层维度为“译文”有效单词总数;更新outputs...