注意力机制中加性模型公式中的v是什么

在注意力机制的加性模型中，v是一个可学习的向量，用于将注意力打分函数的输出映射到一个标量值，以便进行后续的归一化操作。具体来说，假设注意力打分函数的输出为$e_{i,j}$，则加性注意力的公式可以表示为：

$$\alpha_{i,j} = \frac{\exp(v^T \cdot \tanh(W_1 \cdot h_i + W_2 \cdot h_j))}{\sum_{k=1}^n \exp(v^T \cdot \tanh(W_1 \cdot h_i + W_2 \cdot h_k))}$$

其中，$h_i$和$h_j$分别表示编码器和解码器的隐藏状态向量，$W_1$和$W_2$分别表示对应的权重矩阵，$v$则是加性注意力中的可学习向量。通过将$v$与$\tanh(W_1 \cdot h_i + W_2 \cdot h_j)$进行点积运算，可以将其映射到一个标量值，然后再使用softmax函数进行归一化，得到最终的注意力权重$\alpha_{i,j}$。