自注意力机制中W的变化
时间: 2023-08-13 12:10:28 浏览: 61
回答: 在自注意力机制中,W是用来进行线性变换的权重矩阵。具体来说,W是用来将输入的queries、keys和values映射到不同的子空间中,以便进行注意力计算。在GPT-2模型中,W的变化主要体现在多头注意力机制中。通过将原始的queries、keys和values分裂为多个头,每个头都有自己的权重矩阵W,从而得到多个注意力矩阵。这样可以捕获更多的信息,因为不同的注意力矩阵可以关注不同的特征之间的关系。总结起来,W的变化在自注意力机制中主要是通过多头注意力机制来实现的,通过分裂输入并使用不同的权重矩阵来得到多个注意力矩阵。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [图解自注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/125635257)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [PyTorch——实现自注意力机制(self-attention)](https://blog.csdn.net/weixin_53598445/article/details/125009686)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [自注意力机制中的位置编码](https://blog.csdn.net/benzhujie1245com/article/details/124985638)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]