对于 Self Attention 来讲,Q(Query),K(Key)和 V(Value)三个矩阵均来自同一输入,并按照以下步骤计算
时间: 2024-02-01 07:04:45 浏览: 19
是的,您说得对。Self Attention机制是指在同一个序列中,每个元素都可以和其他元素进行交互计算,即自己和自己做Attention。在Self Attention中,Query、Key和Value三个矩阵都是从同一个输入序列中得到的,并按照以下步骤计算:
1. 首先通过Q、K矩阵的点积计算出注意力权重矩阵(Attention weights);
2. 然后将权重矩阵与V矩阵相乘得到加权后的V矩阵(Weighted Vectors);
3. 最后将加权后的V矩阵相加,得到自注意力机制的输出(Self-Attention Output)。
通过这样的计算,模型可以在同一个序列中获取不同元素之间的关系信息,从而更好地完成下游任务。
相关问题
self-attention中的q,k,v矩阵具体是怎么来的
在self-attention机制中,输入序列经过一个线性变换得到三个矩阵:Query矩阵Q,Key矩阵K和Value矩阵V。这些矩阵的计算方式如下:
假设输入序列为$X=[x_1,x_2,...,x_n]$,其中$x_i$是一个d维的向量。
我们使用三个不同的线性变换来获得Q,K和V矩阵:
$Q=XW_Q$
$K=XW_K$
$V=XW_V$
其中,$W_Q$,$W_K$和$W_V$是我们需要学习的权重矩阵。
这里Q,K和V矩阵的大小都是d×n,其中n是输入序列的长度。这些矩阵可以看作是对输入序列的不同表示方式,它们分别用于计算注意力分数、加权求和和输出结果。
具体来说,对于每个位置i,我们计算它关于所有位置的注意力分数,这些分数用于加权求和得到该位置的输出向量。注意力分数的计算方式是对Q和K做点积,并进行缩放:
$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$
其中,$softmax$函数将注意力分数归一化,使得它们的和为1。$\sqrt{d}$是为了缩放点积,避免点积值过大或过小。
因此,Q,K和V矩阵的作用是为了计算注意力分数和输出向量。这些矩阵可以通过学习得到,从而使得模型能够自适应地学习输入序列的不同特征表示。
获取Query、Key、Value向量:在self-attention中,我们将输入序列中的每个词/标记映射为Query、Key和Value向量。这些向量是通过对输入序列进行线性变换来获得的。具体来说,对于每个位置,我们使用不同的权重矩阵来转换输入向量,以获得Query、Key和Value向量。 把这段话改写
为了进行self-attention操作,我们需要将输入序列中的每个词/标记转换为对应的Query、Key和Value向量。这一过程通过对输入序列进行线性变换来实现。具体地说,我们使用不同的权重矩阵来对输入向量进行转换,得到对应的Query、Key和Value向量。每个位置都需要使用不同的权重矩阵来进行转换。
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