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。

相关问题

Transformer中dk表示什么

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。

transformer dk

Transformer是一种深度学习模型架构，它在自然语言处理领域中取得了很大的成功。Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），通过将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而捕捉到全局的上下文信息。同时，Transformer模型还引入了残差连接和多层感知机等技术，以加强模型的表达能力。

DK（Depth and K）是指Transformer模型中的层数和注意力头数（number of attention heads）。层数决定了模型的深度，多层的模型可以学习到更复杂和抽象的特征表示；注意力头数决定了模型可以同时关注输入序列中不同位置的多个子序列，从而提高了模型的并行计算能力和表达能力。

通常情况下，更深的模型和更多的注意力头数可以提升模型的性能，但也会增加训练和推理的计算成本。在实际应用中，我们需要根据具体任务和资源限制来选择合适的层数和注意力头数。