上述的q作为注意力机制的查询向量该如何理解
时间: 2023-07-20 13:27:18 浏览: 48
在注意力机制中,我们通常将查询向量(query vector)、键向量(key vector)和值向量(value vector)看做是三个不同的向量,它们分别表示了三个不同的信息。
在 Transformer 中,我们通常将 q(即上述的 q)作为查询向量。查询向量是用来描述我们当前关注的信息的向量。在自注意力机制中,我们会用查询向量去计算每个键向量与之的相似度,从而得到每个键向量的权重,然后用这些权重对对应的值向量进行加权求和,得到最终的输出。
具体来说,在 Transformer 的多头自注意力机制中,我们会将查询向量 q 分别映射成多个不同的查询向量,每个查询向量与不同的键向量计算相似度,得到多个不同的权重向量,然后将这些权重向量分别作用在对应的值向量上进行加权求和,得到多个不同的输出向量,最后将这些输出向量拼接起来,经过一个线性变换得到最终的输出。
因此,上述的 q 作为注意力机制的查询向量,可以理解为描述我们希望关注的信息。在 Transformer 中,这个查询向量会用来计算每个键向量与之的相似度,从而得到每个键向量的权重,然后用这些权重对对应的值向量进行加权求和,得到最终的输出。
相关问题
自注意力机制如何计算权重?
自注意力机制是一种神经网络中常用的机制,它能够在输入序列中自动捕捉到各个位置之间的依赖关系,从而更好地对序列进行建模。在自注意力机制中,每个位置会计算出一个权重,该权重表示该位置与其他位置的关联程度。具体来说,自注意力机制的计算过程分为三步:查询、键值映射和权重计算。
1. 查询:对于每个位置i,通过对该位置进行线性变换,得到一个查询向量q_i。
2. 键值映射:对于每个位置j,同样通过线性变换得到两个向量k_j和v_j,分别作为该位置的键和值。
3. 权重计算:对于每个位置i,计算它与所有位置j之间的关联程度。具体来说,先计算一个分数,表示查询向量q_i与键向量k_j之间的相似度。然后将分数经过softmax归一化得到权重,表示该位置与其他位置的关联程度。
具体公式为:
$$
\alpha_{ij} = \frac{exp(q_i \cdot k_j)}{\sum_{l=1}^{n}exp(q_i \cdot k_l)}
$$
其中,$\alpha_{ij}$表示位置i与位置j之间的权重,$q_i$、$k_j$分别为上述的查询向量和键向量,n为序列长度。
稀疏概率自注意力机制代码
稀疏概率自注意力机制是一种自注意力机制的变体,其在计算注意力权重时引入了稀疏概率分布,以减少计算量并提高模型效率。下面是该机制的伪代码实现:
1. 定义输入特征张量X,其形状为[B, N, D],其中B表示批次大小,N表示序列长度,D表示特征维度。
2. 定义查询、键、值特征张量Q、K、V,分别为X的线性变换结果,即Q=XWq、K=XWk、V=XWv,其中Wq、Wk、Wv为可学习的权重矩阵。
3. 计算注意力得分张量A,其中A[i,j]=Q[i]·K[j]^T/sqrt(D),即查询向量Qi与键向量Kj的内积。
4. 引入稀疏概率分布P,对A进行加权平均得到注意力权重张量W,其中W[i,j]=P[j]·softmax(A[i,j]),即对每个查询向量Qi,在所有键向量Kj的加权平均中引入了稀疏概率分布P[j]。
5. 最终输出特征张量O,其形状与V相同,即O[i]=sum(W[i,j]·V[j])。
你可以根据上述伪代码实现稀疏概率自注意力机制的代码,并在模型中调用该代码实现自注意力机制部分。同时,也可以根据具体的任务和数据集进行调整和优化。
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