文字就不写了，两图胜千言。
在Transformer 的自注意力机制中,Q(Query,查询)、K(Key,键)、V(Value,值) 是核心组件。它们的本质是通过 动态权重分配 捕捉输入序列中元素间的依赖关系,并提取重要性不同的语义信息。以下从原理、作用、数学本质三个维度详细分析,并辅以实例说明。 一、Q、K、V 的数学本质 1. 线性变换的投影Q、K、V 并非原...
Transformer中Q,K,V的理解 技术标签:机器学习 Query,Key,Value的概念取自于信息检索系统,举个简单的搜索的例子来说。当你在某电商平台搜索某件商品(年轻女士冬季穿的红色薄款羽绒服)时,你在搜索引擎上输入的内容便是Query,然后搜索引擎根据Query为你匹配Key(例如商品的种类,颜色,描述等),然后根据Query和Key的相似...
首先，考虑机器翻译任务。在transformer架构中，Q、K、V分别代表查询、键、值。以英文-德文翻译为例，Q可能指代翻译模型对输入文本的特定关注点，K和V则分别代表关键词和对应的值，通过注意力机制确定翻译策略。接着，转向车道线检测领域。在应用transformer的CLRNet中，Q代表车道线的特征，而KV则关联图像...
K(key)是权重索引,通过用别的词(比如B)的注意力索引K(key)与A的注意力权重(Query)相乘,就可以得到B对A的注意力加权 V(value)可以理解为在当前训练语料下的词向量,是在原有词向量的基础上,利用当前训练语料进行强化训练后得到的词向量 这样一来通过QK就可以计算出一句话中所有词对A的注意力加权,然后将这个注...
Transformer中的Q,K,V为什么用不同的权重矩阵生成()A.无实际的意义B.减小表达能力C.降低了泛华能力D.这样可以在不同的空间上进行投影,增加表达能力点击查看答案 在线练习 手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 RNN和CNN都可以处理文本,哪个处理长文本效果更好() A.RNNB.CNNC.一样好D.不确定 点击查看答...
V:主要负责提供实际的内容信息,通过加权求和生成新的表示。它的优化目标是让模型更好地利用上下文信息,生成更准确的输出。 因此,Q和K更像是“学习者”,它们通过不断优化来捕捉序列中的复杂关系;而V更像是“支撑者”,它为模型提供实际的内容支持。 总结 ...
K(key)是权重索引,通过用别的词(比如B)的注意力索引K(key)与A的注意力权重(Query)相乘,就可以得到B对A的注意力加权 V(value)可以理解为在当前训练语料下的词向量,是在原有词向量的基础上,利用当前训练语料进行强化训练后得到的词向量 这样一来通过QK就可以计算出一句话中所有词对A的注意力加权,然后将这个注...
关于Transformer模型中自注意力机制生成Q、K、V的权重矩阵（Wq,Wk,Wv），可适当参考下表：权重矩阵核心...