关于Transformer自注意力机制的介绍网上太多了,其中关于为什么输入要经过三个矩阵QKV来获取查询,key,value向量的问题,大都用直觉或纯语言的描述去解释。最常见的解释是:防止输入过分关注自己,但到底为什么会只关注自己没有细致的回答。本文从纯数学角度探讨为什么Transformer的注意力机制中,输入 x 要分别乘以 Q,K,V ,...
第二阶段:将hi与对应的权重系数相乘得到一个context vector;即注意力值. 通俗理解讲解二 Q、K、V是什么 [PS:本文谈论的Q、K、V只限于seq2seq结构] Q:指的是query,相当于decoder的内容 K:指的是key,相当于encoder的内容 V:指的是value,相当于encoder的内容 看到这里,是不是只想直呼卧槽,这什么鬼。不急,...
而source中的 “我” “是” “中国人”都是K, 那么Q就要与每一个source中的K进行对齐(相似度计算);"I"与"我"的相似度,"I"与"是"的相似度;"I"与"中国人"的相似度; 相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值(“I"与source中每个单词的相似度(和为1)),也可以注意力值; 而V代表每个source中输出的c...
Key和Value。QKV来自于同一个句子表征，Q是目标词矩阵，K是关键词矩阵，V是原始特征，通过三步计算：...
深度解析注意力机制(Q,K,V)的奥秘 引言 在深度学习领域,注意力机制(Attention Mechanism)已成为提升模型性能的关键技术之一。它模仿了人类在处理信息时的注意力分配方式,使得模型能够聚焦于输入数据中的重要部分,忽略不相关信息。本文将深入解析注意力机制中的核心概念——Query(查询)、Key(键)、Value(值),并探讨其...
在自我注意力（self-attention）机制中，存在三个关键值：q（query）、k（key）和v（value）。这三个值在进行某些操作后，会产生一个名为attention_weights的值。在相似度计算后，需要对结果进行softmax归一化，以获取一系列相似度值的占比。这个占比值就是所谓的权重值。在softmax操作后，权重值将与...
第二阶段:将hi与对应的权重系数相乘得到一个context vector;即注意力值. 通俗理解讲解二 Q、K、V是什么 [PS:本文谈论的Q、K、V只限于seq2seq结构] Q:指的是query,相当于decoder的内容 K:指的是key,相当于encoder的内容 V:指的是value,相当于encoder的内容 ...
那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；"I"与"我"的相似度，"I"与"是"的相似度；"I"与"中国人"的相似度；相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I"与source中每个单词的相似度（和为1）），也可以注意力值；而V代表每个source中输出的context vector；如果为RNN模型的话...
通俗理解注意力机制中的Q、K和V表示的具体含义 https://www.jianshu.com/p/7a61533fd73b 通俗理解讲解一以翻译为例source:我是中国人target:IamChinese比如翻译目标单词为I的时候,Q为I而source中的“我” “是” “中国人”都是K, 那么Q就要与每一个source中的K进行对齐(相似度 ...
ps:self-attention中q=k=v这点和attention不同,需要先明确。 那么这里面的加权是什么?加权后和谁求和?相似度计算后为什么要进行softmax操作? 这里我为我个人做一个记录: q和k相似度计算是为了获取到最合适的值,也就是值的给与注意力的值 softmax是为了获取这一系列相似度值的占比(这也就是所谓的权重值) 加...