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 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。

transformer除以根号dk

在Transformer中，除以根号dk是用来对注意力机制进行缩放的一个步骤。这个缩放是为了避免注意力分数过大或过小对模型的影响过大。在多头自注意力机制中，注意力分数的计算公式是通过将查询（query）和键（key）的内积除以根号dk来得到的。这个除法是为了控制注意力分数的范围，使其在不同维度的特征之间保持一致性。除以根号dk可以确保在不同维度上的注意力权重相对均匀地分布，从而提高模型的稳定性和泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [庖丁解牛Transformer原理](https://blog.csdn.net/Hunter_pcx/article/details/120511377)[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* [Transformer基础](https://blog.csdn.net/qq_40876059/article/details/124059402)[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%"]
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