Query, Key, Value 三个 列向量 的含义源自于数据查找系统 Query 相当于数据库, 存储所有的信息 Key 相当于查找数据库的索引(键) Value 相当于在数据库中通过索引查找得到的值上图中左边的注意力模型可以理解为 通过 Key 在 Query 中查找的结果, 计算与当前的 Value 之间的相关性 单头注意力 softmax 之前...
其中,Query、Key和Value是由独立线性变换得到的,例如,,,表示上下文映射函数,其中包含了重要的信息交互。这种泛化的优势在于,它不限制手动上下文设计,并允许通过卷积操作实现。在这个文章中,作者将简单地具体化为带Sigmoid的通道注意力和空间注意...
研究人员采用基于[CLS] token的注意力图方法对模型进行解释和可视化，结果发现CRATE中的query-key-value矩阵都是相同的。可以观察到CRATE模型的自注意力图（self-attention map）可以对应到输入图像的语义上，模型的内部网络对每个图像都进行了清晰的语义分割，实现了类似DINO模型的效果。相比之下，在有监督分类任务上训...
首先我们先看一下两者的联系,两者都使用到了多头自注意力机制,也就是说 Key 、Query、 Value 、都是从相同的 X embedding 输入再和参数进行点积操作再进行的 Softmax 和激活等操作。然后我们再看看他们的区别,1)输入不同,LLM 中输入就是文本的 token,注意这里的 token天然是线性的且有顺序的,但是ViT 中的输入...
研究人员采用基于[CLS] token的注意力图方法对模型进行解释和可视化,结果发现CRATE中的query-key-value矩阵都是相同的。 可以观察到CRATE模型的自注意力图(self-attention map)可以对应到输入图像的语义上,模型的内部网络对每个图像都进行...
合并的第一步是确定相似的token。在Transformer中的QKV(query, key, value)已被提取的条件下,通过消融实验,研究团队发现使用key可以最好衡量token之间的相似度(下图紫色部分)。 因为key已经总结了每个token中包含的信息,以便用于Attention中的dot-product来衡量token间的相似度。
合并的第一步是确定相似的token。在Transformer中的QKV(query, key, value)已被提取的条件下,通过消融实验,研究团队发现使用key可以最好衡量token之间的相似度(下图紫色部分)。 因为key已经总结了每个token中包含的信息,以便用于Attention中的dot-product来衡量token间的相似度。
合并的第一步是确定相似的token。在Transformer中的QKV(query, key, value)已被提取的条件下,通过消融实验,研究团队发现使用key可以最好衡量token之间的相似度(下图紫色部分)。 因为key已经总结了每个token中包含的信息,以便用于Attention中的dot-product来衡量token间的相似度。
研究人员采用基于[CLS] token的注意力图方法对模型进行解释和可视化,结果发现CRATE中的query-key-value矩阵都是相同的。 可以观察到CRATE模型的自注意力图(self-attention map)可以对应到输入图像的语义上,模型的内部网络对每个图像都进行了清晰的语义分割,实现了类似DINO模型的效果。
合并的第一步是确定相似的token。在Transformer中的QKV(query, key, value)已被提取的条件下,通过消融实验,研究团队发现使用key可以最好衡量token之间的相似度(下图紫色部分)。 因为key已经总结了每个token中包含的信息,以便用于Attention中的dot-product来衡量token间的相似度。