多头注意力机制的qkv如何获得

多头注意力机制中的Q、K、V是通过线性变换来获得的。具体来说，对于每个注意力头，我们会使用不同的权重矩阵来进行线性变换。

假设输入的是一个序列，其中每个元素的维度为d_model。首先，我们将输入序列分别经过三个线性变换，得到Q（查询）、K（键）、V（数值）的表示：
Q = X * W_Q，其中 X 是输入序列，W_Q 是对应的权重矩阵。
K = X * W_K，其中 X 是输入序列，W_K 是对应的权重矩阵。
V = X * W_V，其中 X 是输入序列，W_V 是对应的权重矩阵。

这样就得到了每个注意力头的Q、K、V表示。之后，我们可以使用这些表示来计算注意力权重并进行加权求和操作，得到最后的注意力表示。

需要注意的是，多头注意力机制通常会对输入序列进行拆分，并使用不同的权重矩阵来获得不同的注意力头。这样做可以使模型更好地捕捉输入序列中不同位置的关系和特征。

相关问题

多头注意力机制qkv

多头注意力机制（Multi-Head Attention）是注意力机制的一种扩展形式，用于更有效地提取序列数据中的信息。在多头注意力机制中，输入被拆分为多个不同的线性变换，分别称为查询（Q）、键（K）、和值（V）。通过对每个线性变换进行注意力计算，可以获得多个注意力权重。然后将这些注意力权重与值进行加权求和，得到最终的多头注意力输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Attention Mechanisms in Deep Learning.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_43909715/85832684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [注意力机制（四）：多头注意力](https://blog.csdn.net/qq_51957239/article/details/129732592)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

多头注意力机制的QKV代表什么

多头注意力机制中的QKV分别代表查询（Query）、键（Key）和值（Value）。在多头注意力机制中，输入首先通过线性变换得到三个矩阵Q、K和V，然后将它们分成多个头，每个头进行独立的注意力计算，最后将多个头的结果拼接起来，再通过一次线性变换得到最终的输出。其中，Q、K和V的维度都是d_model，表示模型的隐藏层维度。