3、Transformer中的运算复杂度 3.1 一般矩阵乘法的复杂度 对于两个矩阵 A\in[n,m]、B\in[m,n], 当计算矩阵A和B相乘的时候,可以先观察矩阵乘法的代码计算过程: for(i=0;i<n;i++){ //A矩阵中的n 行 for(j=0;j<n;j++){ //B矩阵中的n 列 for(k=0;k<m;k++){ //A矩阵中的m 或者B矩阵...
🖼️ 在图像描述任务中,Q通常指代LSTM的输出,而K、V则指代图像的特征图。🎯 在目标检测任务中,Q代表object query,是模型权重的一部分;K、V则指代图像的feature map。🎉 通过这些例子,我们可以更直观地理解Q、K、V在不同任务中的含义和计算过程,以及背后的注意力机制。现在你对Transformer中的QKV有更深入...
到这里不知不觉就讲完了QKV的来历和含义,下次有时间再分享下Transformer中的其它细节,比如位置编码、multi-head等等。
🤓 刚开始接触Transformer模型的注意力机制时,QKV三个矩阵可能会让你感到困惑。其实,这些矩阵并没有那么复杂,它们只是输入矩阵的线性表示,用于注意力机制的计算。🔍 在注意力机制的公式中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)矩阵通过乘法运算来计算输入矩阵的相似性。这种相似性可以理解为矩阵之间的投影关系,反映了单词...
为什么Transformer中K 、Q不能使用同一个值 既然K和Q差不多(唯一区别是W_k和W_Q权值不同),直接拿K自己点乘就行了,何必再创建一个Q?创建了还要花内存去保存,不断去更新,多麻烦。 想要回答这个问题,我们首先要明白,为什么要计算Q和K的点乘。 现补充两点 ...
简单的介绍transformer中的全连接层方法(nn.linear),以及qkv注意力机制,(这个transformer机制有点抽象,我解释的不是很清楚,但是, 视频播放量 449、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 1、收藏人数 5、转发人数 0, 视频作者 炉石小菜鸡11, 作者简介 ,相关视频:创新点!多
Transformer中采用后置的add & norm来实现如下图所示的残差与normalization结构。注意原文中是layer ...
Transformer模型的QKV三矩阵 | 刚开始学习Transformer模型的注意力机制时。一直被QKV三个矩阵所困扰,什么query ,key ,value,还需要各种例子来解释其含义。其实QKV三矩阵,并没有什么特殊的,只是在注意力机制公式中各表示了输入矩阵的线性表示,而注意力机制的公式就是三个矩阵的乘法,了解矩阵的乘法便知道,两个矩阵相...
Transformer注意力QKV的来历 | 若Transformer模型中,我们让QKV三矩阵都等于输入矩阵X,我们有没有发现一个问题?当Q K V 三个矩阵都等于输入矩阵X,且输入矩阵X是一个常量,这就导致我们的注意力机制的公式中,并不会存在未知变量,其通过注意力机制公式后,必然也是一个常量。这样的常量数据是无法送去Transformer神经网...
transformer注意力qkv解读 | 超详细图解Self-Attention 这篇文章不错,但是后面讲解wq,wk,wv部分不敢苟同。这里个人作了一下补充。前面相似性解读都认同,但是wq,wk,wv矩阵的解读还是不足,其实transformer关键在于这三个矩阵,包括多头注意力也是这三个矩阵的不同。如果前面x词向量本身表示了词本身的意义,那么wq,wk则...