Transformer中dk表示什么
时间: 2023-11-14 15:58:36 浏览: 115
在Transformer模型中,"dk" 表示 "dimension of keys",即键(key)的维度。Transformer模型使用自注意力机制(self-attention)来计算注意力权重,其中键(key)和查询(query)是用来计算注意力的重要组成部分。注意力机制通过计算查询与所有键的相似度,然后将相似度作为权重应用于值(value)来计算加权和。维度 "dk" 决定了键和查询的向量的维度,从而影响了注意力权重的计算。在Transformer中,通常将输入向量的维度分成三个等份,分别用于计算键、查询和值。
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中dA表示什么
在Transformer模型中,"dA" 通常指的是自注意力机制(self-attention)的维度,也称为 "dimension of attention"。自注意力机制用于计算注意力权重,用于将输入序列中的不同位置之间的相关性进行建模。在Transformer中,注意力权重是通过计算查询(query)与键(key)的相似度来得到的。输入序列经过线性变换后,被分为三个部分:查询(Q)、键(K)和值(V)。维度 "dA" 决定了查询和键的向量的维度,从而影响了注意力权重的计算。通常情况下,输入向量的维度会被均分为三个部分,其中 "dA" 表示其中一个部分的维度。