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…
1.2. 查询向量Q(query)、键向量K(key)、值向量V(value) 上文我们讲到,经过词嵌入和位置嵌入后,我们得到了预处理的向量,如下图 向量预处理流程 每个预处理后的向量经过三个矩阵:查询矩阵、键矩阵、值矩阵 的线性变换后,会得到三个向量查询向量Q(query)、键向量K(key):值向量V(value): 查询向量Q(query)、...
权重矩阵W_Q计算Query(Q):在Transformer模型中,Query(Q)是通过将输入数据的嵌入矩阵E与权重矩阵W_Q相乘得到的。 权重矩阵W_Q的定义: 在Transformer模型中,权重矩阵W是用于将输入数据(如词嵌入)映射到Q、K、V(Query、Key、Value)向量的线性变换矩阵。对于Query(Q),有一个专门的权重矩阵W_Q。 W_Q的维度通常...
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...
三、3个Q K V 向量 接下来,理解自注意力三个核心向量 Q K V: Query(查询) Query代表当前单词或位置,是模型试图更好理解或对其编码时的焦点。在自注意力机制中,每个单词都会生成一个query向量,用于与其他单词的key向量进行匹配。 Key(键) Key与序列中的每个单词或位置相关联。它用于和query进行匹配,以确定每...
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...
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...
文章表示,将 Q、K、V 通过一个线性映射后,分成 h 份,对没分进行 Scaled Dot-Product Attention 效果更好, 再把这几个部分 Concat 起来,过一个线性层的效果更好,可以综合不同位置的不同表征子空间的信息。 论文里面, 。所以在scaled dot-product attention里面的 ...