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 16:04:45 浏览: 216
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自注意力机制(Self-Attention)

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。
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在自注意力层中，首先对输入序列进行线性变换得到Q, K, V三个向量，然后通过计算查询和关键的点积并应用softmax，得到每个位置的注意力权重。这些权重再与值向量相乘，最后通过加权求和得到每个位置的新表示。掩码和...
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def tr_encoder(self, encoder_input, encoder_mask, hidden_size=256, head_num=4, hidden_layer_num=12, intermediate_size=2048): if hidden_size % head_num != 0: raise ValueError(f'hidden_size:{hidden_size} num_attention_heads:{head_num}') head_dim = int(hidden_size / head_num) all_layer_outputs = [] for layer_idx in range(hidden_layer_num): # encoder-self-attention residual = encoder_input encoder_output = layers.LayerNormalization(epsilon=1e-5)(encoder_input) query, key, value = self.compute_qkv(name=f'encoder_qkv_{layer_idx}', query=encoder_output, key=encoder_output, value=encoder_output, head_num=head_num, head_dim=head_dim) scores = self.compute_score(query=query, key=key, head_dim=head_dim) encoder_attention_mask = tf.expand_dims(tf.expand_dims(encoder_mask, 1), 1) encoder_output = self.compute_attention_result(value=value, scores=scores, mask=encoder_attention_mask, head_num=head_num, head_dim=head_dim) encoder_output = layers.Dense(units=hidden_size, kernel_initializer='he_normal')(encoder_output) encoder_output = layers.Dropout(0.1)(encoder_output) encoder_output = layers.Add()([residual, encoder_output])

在 self-attention 子层中，它首先对输入进行 layer normalization，然后计算 query、key 和 value，再计算 attention 分数，最后通过 attention 分数、value 和掩码计算出 attention 输出。在前向网络子层中，它将 ...

class Self_Attn(nn.Module): """ Self attention Layer""" def __init__(self, in_dim, activation=None): super(Self_Attn, self).__init__() # self.chanel_in = in_dim # self.activation = activation self.query_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim // 8, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_dim, out_channels=in_dim, kernel_size=1) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) self.softmax = nn.Softmax(dim=-1) # def forward(self, x): """ inputs : x : input feature maps( B X C X W X H) returns : out : self attention value + input feature attention: B X N X N (N is Width*Height) """ # batch,通道数，宽，高 m_batchsize, C, width, height = x.size() # [1, 16, 32, 32] # 步骤1, 通过conv 得出q,k q = self.query_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height).permute(0, 2, 1) # B X CX(N) torch.Size([1, 1024, 2]) k = self.key_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C x (*W*H) torch.Size([1, 2, 1024]) # 步骤1, 计算得出v v = self.value_conv(x).view(m_batchsize, -1, width * height) # B X C X N torch.Size([1, 16, 1024]) # 步骤2, 矩阵的乘法 ,q,k进行相乘,得出特征图 # [batch_size,1024,2]*[batch_size,2,1024] energy = torch.bmm(q, k) # transpose check [1, 1024, 1024] # 特征图attention map，通过softmax attention = self.softmax(energy) # BX (N) X (N) torch.Size([1, 1024, 1024]) # 步骤3,v * 特征图= 注意力 # [1,16,1024] * [1,1024,1024]= torch.Size([1, 16, 1024]) out = torch.bmm(v, attention.permute(0, 2, 1)) # torch.Size([1, 16, 1024]) # 重新resize out = out.view(m_batchsize, C, width, height) # torch.Size([1, 16, 32, 32]) # 加上残差 out = self.gamma * out + x return out

这段代码实现了一个Self Attention Layer，其中包含三个卷积层，分别是query_conv、key_conv和value_conv，用于计算注意力的query、key和value。在前向传播中，首先通过query_conv和key_conv计算出query和key，然后...

class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, num_heads=1): super(SelfAttention, self).__init__() self.num_heads = 1 self.head_size = 1 self.query = nn.Linear(1, 1) self.key = nn.Linear(1, 1) self.value = nn.Linear(1, 1) self.out = nn.Linear(1, 1) def forward(self, inputs): batch_size, seq_len, input_size = inputs.size() # 128 706 1 # Split inputs into num_heads inputs = inputs.view(batch_size, seq_len, self.num_heads, self.head_size) inputs = inputs.permute(0, 2, 1, 3).contiguous() queries = self.query(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) keys = self.key(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) values = self.value(inputs).view(batch_size, self.num_heads, seq_len, self.head_size) # Compute attention scores scores = torch.matmul(queries, keys.permute(0, 1, 3, 2)) scores = scores / (self.head_size ** 0.5) attention = F.softmax(scores, dim=-1) # Apply attention weights to values attention_output = torch.matmul(attention, values) attention_output = attention_output.view(batch_size, seq_len, input_size) # Apply output linear layer output = self.out(attention_output) return output 解释一下代码 其中num_heads=1

接着，模块会通过三个线性变换（query、key、value）将每个位置的向量映射到一个新的维度上，以便计算注意力权重。将 query、key、value 映射后的结果分别表示为 queries、keys、values 张量。 然后，模块会计算...

def forward(self, x): # b, n, c x_q = self.q_conv(x).permute(0, 2, 1) # b, c, n x_k = self.k_conv(x) x_v = self.v_conv(x) # b, n, n energy = torch.bmm(x_q, x_k) attention = self.softmax(energy) attention = attention / (1e-9 + attention.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, c, n x_r = torch.bmm(x_v, attention) x_r = self.act(self.after_norm(self.trans_conv(x - x_r))) x = x + x_r return x

1. 将输入x经过三个卷积层，分别得到query（x_q），key（x_k）和value（x_v）向量，这里的x_q的维度为(b, c, n)，x_k和x_v的维度为(b, n, c)。 2. 将x_q和x_k进行矩阵乘法得到能量矩阵（energy），维度为(b, c, c)。...

自注意力机制QKV矩阵

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。...

matlab self attention layer

在 MATLAB 中实现 Self-Attention Layer，可以按照以下步骤进行： 1. 定义一个自注意力层的类，该类应该继承自 matlab.mixin.CustomDisplay 类，以便在命令窗口中显示自定义信息。 2. 在类的构造函数中设置自注意...

提供一份Python代码。功能为实现self attention层，要求在此过程使用numpy而不使用其它Python第三方库，self attention层需要同时具备正向传播和反向传播的函数

具体地，假设输入序列为X，它的维度为(N, d)，其中d表示输入向量的维度（这个值通常可以作为self attention层的参数来控制），那么query、key、value三个矩阵的维度都是(N, d)。 2.计算注意力分数：对于每一个位置i...

def flops(self, N, T, temporal=False): # calculate flops for 1 window with token length of N flops = 0 # qkv = self.qkv(x) # flops += N * self.dim * 3 * self.dim if temporal: flops += self.dim * N * T * T * 2 else: # attn = (q @ k.transpose(-2, -1)) flops += self.num_heads * N * (self.dim // self.num_heads) * N * T # x = (attn @ v) flops += self.num_heads * N * N * (self.dim // self.num_heads) * T # x = self.proj(x) # flops += N * self.dim * self.dim return flops

1. 注意力机制（attention mechanism）部分，包括计算query、key、value向量（self.qkv(x)），计算注意力矩阵（q @ k.transpose(-2, -1)），以及计算加权后的value向量（attn @ v）。这部分的浮点操作数量为： ...

self-attention模型实现

在上述示例中，SelfAttention模块中的query、key和value分别对应于self-attention模型中的查询、键和值，通过线性变换将输入x映射为query、key和value。然后，通过矩阵乘法计算得分矩阵scores，并使用softmax函数将...

self-attention内部结构

ChatGPT: Self-attention内部结构是由三个矩阵相乘得到的，分别是Query矩阵、Key矩阵和Value矩阵。其中，Query矩阵和Key矩阵用来计算注意力权重，Value矩阵用来计算加权和。

改进GPT2中的Mask self attention代码

4. 采用低秩近似方法，先对输入的query、key、value进行线性变换，通过矩阵乘法计算稠密的低秩近似矩阵。这种方法可以显著减少计算复杂度。当然，需要控制低秩矩阵的质量，以保证模型性能。 5. 采用更高效的并行...

Self-Attention机制的详细介绍

1. 首先，将输入的特征图分别进行线性变换得到三个矩阵：Query（查询）、Key（键）和Value（值）。 2. 接着，计算Query和Key的点积，再将结果除以一个缩放因子，得到一个相对重要性的分布。 3. 将上一步得到的分布...

cross-self-attention结构图

在这个结构图中，Query、Key和Value都是三个矩阵，而Attention矩阵是一个由这三个矩阵计算得到的矩阵。具体地说，Query矩阵是一个大小为(n×d)的矩阵，其中n表示句子的长度，d表示隐藏层的维度。同理，Key矩阵和...

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