多头注意力机制里面的Q,K,V是怎么计算得到的
时间: 2023-04-02 11:02:33 浏览: 151
在多头注意力机制中,Q、K、V 是通过对输入向量进行线性变换得到的。具体来说,对于一个输入向量 x,我们可以通过三个不同的线性变换得到三个向量:Q、K、V。其中,Q、K、V 的维度相同,通常是 d_model/k,其中 d_model 是模型的维度,k 是头的数量。然后,我们可以将这三个向量分别输入到注意力机制中,计算出加权和,得到最终的输出向量。
相关问题
多头注意力机制的qkv如何获得
多头注意力机制中的Q、K、V是通过线性变换来获得的。具体来说,对于每个注意力头,我们会使用不同的权重矩阵来进行线性变换。
假设输入的是一个序列,其中每个元素的维度为d_model。首先,我们将输入序列分别经过三个线性变换,得到Q(查询)、K(键)、V(数值)的表示:
Q = X * W_Q,其中 X 是输入序列,W_Q 是对应的权重矩阵。
K = X * W_K,其中 X 是输入序列,W_K 是对应的权重矩阵。
V = X * W_V,其中 X 是输入序列,W_V 是对应的权重矩阵。
这样就得到了每个注意力头的Q、K、V表示。之后,我们可以使用这些表示来计算注意力权重并进行加权求和操作,得到最后的注意力表示。
需要注意的是,多头注意力机制通常会对输入序列进行拆分,并使用不同的权重矩阵来获得不同的注意力头。这样做可以使模型更好地捕捉输入序列中不同位置的关系和特征。
多头注意力机制的QKV代表什么
多头注意力机制中的QKV分别代表查询(Query)、键(Key)和值(Value)。在多头注意力机制中,输入首先通过线性变换得到三个矩阵Q、K和V,然后将它们分成多个头,每个头进行独立的注意力计算,最后将多个头的结果拼接起来,再通过一次线性变换得到最终的输出。其中,Q、K和V的维度都是d_model,表示模型的隐藏层维度。
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