而Q, K, V 正是通过 Self-Attention 的输入进行线性变换得到的。 •K(Key):表示键(Key),用于存储与输入序列相关的信息。每个输入位置都有一个对应的键。 •V(Value):表示值(Value),用于存储与输入序列相关的信息。每个输入位置都有一个对应的值。 •Q(Query):表示查询(Query),用于提取与输入序列相关...
查询向量Q(query)、键向量K(key)、值向量V(value) 向量线性变换 有一个点需要明确,这三个线性变化矩阵(查询矩阵、键矩阵、值矩阵)是提前训练好的 1.2.1. 查询向量Q(query) 查询向量在自注意力机制中的作用是与键向量进行相似性计算,以决定每个输入位置对最终输出的贡献。查询向量通过与键向量的点积计算相似性...
Transformer - K, Q, V向量 在Transformer模型中,Q(Query)、K(Key)和V(Value)这三个向量是注意力机制(Attention Mechanism)中的核心概念。下面详细解释它们的作用: Q(Query)向量: 功能:Q向量代表查询,它用于在编码器和解码器中提出“查询”以寻找相关的信息。 计算方式:通过对输入序列的每个元素(例如,词嵌入向...
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...
计算K(Key) 权重矩阵W_V计算Value(V):在Transformer模型中,Value(V)是通过将输入数据的嵌入矩阵E与权重矩阵W_V相乘得到的。 权重矩阵W_V的定义: 在Transformer模型中,权重矩阵W_V也是一个可训练的权重矩阵,用于将输入数据的嵌入映射到Value向量(V)。
综上所述，Q、K、V在不同任务中扮演着不同的角色，它们的定义和使用依赖于具体的任务需求。Q通常与具体任务紧密相关，而KV则指向Q关注的对象特征，通过注意力机制优化计算过程。transformer的灵活性和通用性在于其能够适应多种任务需求，通过调整Q、K、V的含义和作用，实现高效、准确的处理。
QKV是Transformer中的一种注意力机制，其中Q代表查询（query），K代表键（key），V代表值（value）。在...
K:增加一个K矩阵:q你可以理解为代表自己用的,用q去和别的输入找关系;k理解为给别人用的,专门对付来跟你找关系的输入。 V大概等于又对X加了一层可以学习的参数. Q和K来源解释:点乘也就是xx^T,其可以表征在本空间内的相似度。但通常原空间的相似度是不够的,为了使得模型有更强的表征能力,我们需要其在其他...
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...