transformer dk

Transformer是一种深度学习模型架构，它在自然语言处理领域中取得了很大的成功。Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），通过将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而捕捉到全局的上下文信息。同时，Transformer模型还引入了残差连接和多层感知机等技术，以加强模型的表达能力。

DK（Depth and K）是指Transformer模型中的层数和注意力头数（number of attention heads）。层数决定了模型的深度，多层的模型可以学习到更复杂和抽象的特征表示；注意力头数决定了模型可以同时关注输入序列中不同位置的多个子序列，从而提高了模型的并行计算能力和表达能力。

通常情况下，更深的模型和更多的注意力头数可以提升模型的性能，但也会增加训练和推理的计算成本。在实际应用中，我们需要根据具体任务和资源限制来选择合适的层数和注意力头数。

相关问题

transformer dk

Transformer中的dk代表的是模型中的维度大小。一般情况下，dk的值设定为512，这是一个较大的值。在进行softmax操作之前，将向量除以根号下dk的目的是避免使向量中的值极端化为1或0。这样做有利于后续的梯度求解和参数更新。为了识别不同的模式，Transformer引入了多头注意力机制。通过学习多个投影方法，可以在不同的度量空间中匹配不同模式所需的相似函数。最后，将这些投影结果一起返回并进行一次投影。Transformer使用三角函数来实现相对位置信息的表示。在不同的奇偶维度中，某一位置的词采用不同频率的sin和cos函数的组合，生成包含位置信息的高维位置向量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Transformer相关知识总结-面试知识点总结4](https://blog.csdn.net/weixin_48215309/article/details/128049089)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于JP8020_三合一（QR DR GaN)氮化镓65WPD ALTIUM设计硬件原理图PCB【6款】文件.zip](https://download.csdn.net/download/guoruibin123/85298368)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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transformer 中 dk

在 Transformer 中，dk 表示的是 key 和 value 的维度大小，即每个 key 和 value 的向量维度大小。在标准的 Transformer 中，输入的向量维度为 d_model，而每个 key 和 value 的向量维度为 dk = dv = d_model / num_heads。