self-attention中的q，k，v矩阵具体是怎么来的

在self-attention机制中，输入序列经过一个线性变换得到三个矩阵：Query矩阵Q，Key矩阵K和Value矩阵V。这些矩阵的计算方式如下：

假设输入序列为$X=[x_1,x_2,...,x_n]$，其中$x_i$是一个d维的向量。

我们使用三个不同的线性变换来获得Q，K和V矩阵：

$Q=XW_Q$

$K=XW_K$

$V=XW_V$

其中，$W_Q$，$W_K$和$W_V$是我们需要学习的权重矩阵。

这里Q，K和V矩阵的大小都是d×n，其中n是输入序列的长度。这些矩阵可以看作是对输入序列的不同表示方式，它们分别用于计算注意力分数、加权求和和输出结果。

具体来说，对于每个位置i，我们计算它关于所有位置的注意力分数，这些分数用于加权求和得到该位置的输出向量。注意力分数的计算方式是对Q和K做点积，并进行缩放：

$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d}})V$

其中，$softmax$函数将注意力分数归一化，使得它们的和为1。$\sqrt{d}$是为了缩放点积，避免点积值过大或过小。

因此，Q，K和V矩阵的作用是为了计算注意力分数和输出向量。这些矩阵可以通过学习得到，从而使得模型能够自适应地学习输入序列的不同特征表示。

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multi-head self sttention中的qkv矩阵如何得到

在multi-head self attention中，qkv矩阵是通过线性变换得到的。具体来说，它们分别是通过不同的权重矩阵将输入向量进行线性变换得到的。其中，q代表查询向量，k代表键向量，v代表值向量。通过这些操作，我们可以利用q向量来计算与之相关的k向量的权重，进而利用v向量来加权求和得到最终的输出向量。

cross-self-attention结构图

Cross-Self-Attention结构图是一种深度学习模型中常用的注意力机制结构图，它被广泛应用于自然语言处理领域的任务中，例如机器翻译、文本分类、文本生成等。Cross-Self-Attention结构图由多个部分组成，其中包括Query、Key、Value和Attention矩阵。

在这个结构图中，Query、Key和Value都是三个矩阵，而Attention矩阵是一个由这三个矩阵计算得到的矩阵。具体地说，Query矩阵是一个大小为(n×d)的矩阵，其中n表示句子的长度，d表示隐藏层的维度。同理，Key矩阵和Value矩阵也是大小为(n×d)的矩阵。最终的Attention矩阵是一个大小为(n×n)的矩阵，它的每个元素表示输入中第i个词与第j个词之间的关联程度。

具体地，Cross-Self-Attention结构图的计算方式如下：首先，计算Query矩阵和Key矩阵的乘积得到一个大小为(n×n)的矩阵，然后将这个矩阵除以一个数值常量即可得到一个大小为(n×n)的概率分布矩阵，即Attention矩阵。最后，将Value矩阵与Attention矩阵做乘积，就可以得到一个加权平均后的向量表示，这个向量就是经过Cross-Self-Attention结构图处理后的输出。