K表示序列中每个位置元素的标签或特征,用于和查询向量进行匹配,判断相关性。可以将其理解为“我是什么元素,可以和其他元素匹配”。K的作用是提供匹配的依据,帮助Q找到与之相关的元素。 3.V(值矩阵) V表示序列中每个位置元素的实际信息或值,用于在计算加权和时使用。可以将其理解为“我的信息是什么”。V的作用是...
这里的直觉是,将这些值添加到嵌入中,一旦它们被投影到 Q/K/V 向量中并在点积注意期间,就可以在嵌入向量之间提供有意义的距离。 残差 在继续之前我们需要提及编码器架构中的一个细节,即每个编码器中的每个子层(SelfAttention,FFNN)周围都有一个残差连接,跟着一个layer-normalization步骤。 具体展开如下: 在decoder...
Q（Query）、K（Key）和V（Value）是自注意力机制的三个关键部分，用于计算注意力权重。1. Query（查...
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...
Q(query)可以理解为词向量A在当前训练语料下的注意力权重,它保存了剩下99个词与A之间的关系。 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...
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...
B.CNN C.一样好 D.不确定 单项选择题 传统的RNN存在哪些问题() A.没有任何问题 B.造成梯度消失和梯度爆炸 C.特征提取效果好 单项选择题 Transformer的突破点在哪() A.将Attention机制发挥到了机制,完全摒弃了CNN/RNN B.更加深层的使用了RNN系列的模型 ...
Q(query)可以理解为词向量A在当前训练语料下的注意力权重,它保存了剩下99个词与A之间的关系。 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...
在Transformer模型中,Q(查询)、K(键)和V(值)是自注意力机制中的三个关键组成部分。这三个矩阵通过 输入的嵌入向量与可学习的权重矩阵相乘来生成。具体来说,对于每个输入序列,都会生成对应的Q、K和V矩阵。…
简而言之,通过Q,K,V,可以使输出更加灵活,表达能力更强。 上述的讨论的为便于说明问题,对很多条件进行了化简,实际情况应该要复杂得多。本文是本人在学习中的个人理解,也许存在一些错误,若有发现欢迎指出批评指正。此处特别感谢评论区网友”天下行走“指出本文前期的错误。