自注意力机制的q,k,v是如何取值的
时间: 2023-12-06 17:43:53 浏览: 43
在自注意力机制中,我们将输入序列分别映射为三个向量Q,K和V。这三个向量的取值方式如下:
1. Q:查询向量,它是输入序列中每个元素的映射结果,用于指定需要关注哪些元素。通常情况下,Q与K和V的维度相同。
2. K:键向量,它也是输入序列中每个元素的映射结果,用于将查询向量与输入序列中的元素进行比较,计算它们之间的相似度。通常情况下,K与V的维度相同。
3. V:值向量,它仍然是输入序列中每个元素的映射结果,用于提供关于输入序列元素的信息。通常情况下,V的维度与K相同。
在实践中,我们可以使用神经网络来学习这三个向量的取值,以使得自注意力机制能够更好地捕捉到输入序列中的相关信息。
相关问题
自注意力机制QKV矩阵
自注意力机制(Self-Attention Mechanism)是一种基于注意力机制的模型,广泛应用于自然语言处理和计算机视觉等领域。自注意力机制中的QKV矩阵指的是Query、Key和Value矩阵。
具体来说,给定一个输入序列,我们将其分别映射到三个不同的空间中,得到三个向量序列Q、K和V。Q、K和V的维度均为d,分别表示查询向量、键向量和值向量。然后,我们对Q、K进行点积运算,再经过softmax归一化处理,得到一个与输入序列长度相同的权重向量,用于对V进行加权求和,得到最终的输出。
这里需要注意的是,Q、K和V是通过线性变换得到的,因此可以使用矩阵乘法来同时处理多个位置的输入序列。具体来说,我们可以将输入序列表示为一个矩阵X,然后分别对X进行三个线性变换,得到Q、K和V矩阵。最后,利用这三个矩阵来计算自注意力输出。
bert 的自注意力机制qkv
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,其中的自注意力机制qkv用于计算每个词在上下文中的重要性。
qkv是指将输入的词向量分别映射为三个向量:查询向量(query vector)、键向量(key vector)和值向量(value vector)。这三个向量都是通过一个线性变换得到的,然后用于计算注意力分数。
具体来说,对于每个查询向量,它会与所有键向量进行点积,然后通过softmax函数将结果归一化,得到每个键向量的注意力分数。这些注意力分数再乘以对应的值向量,最后将所有值向量加权求和,得到最终的输出。
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