self sttention中的qkv矩阵如何得到,具体步骤
时间: 2024-06-04 20:13:11 浏览: 9
QKV 矩阵是由输入数据和权重矩阵相乘得到的,具体步骤如下:
1. 输入数据经过线性变换得到三个特征空间:查询空间 Q、键空间 K 和值空间 V。这个过程其实就是一个矩阵乘法,其中输入数据矩阵与权重矩阵是两个相同形状的矩阵,分别为 Wq、Wk 和 Wv。
2. 将 Q 和 K 进行点积操作,并对得到的结果进行缩放,除以特征维度的平方根。
3. 对上一步得到的结果进行 softmax 操作,得到每个查询向量对所有键向量的注意力分布。
4. 将上一步得到的分布值与 V 向量相乘,得到最终的输出结果。
这就是自注意力机制中的 QKV 矩阵的生成过程。
相关问题
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。
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。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)