自注意力机制dk是什么

自注意力机制中的dk代表"key"，即关键字。在自注意力机制中，输入序列会分别经过线性变换后得到三个不同的特征向量，分别是查询向量Q、键向量K和值向量V。其中，键向量K被用来计算查询向量Q与键向量K之间的相似度，以得到注意力权重。这样可以使模型更加关注与查询向量相关的键向量，从而实现自注意力机制的效果。

相关问题

注意力机制dk是啥意思

注意力机制（Attention Mechanism）是一种能够让神经网络有选择性地关注输入的一部分，从而提高模型的表现力和泛化能力的方法。而DK（Dynamic Key）注意力机制则是一种改进的注意力机制，它在传统的注意力机制基础上增加了一个动态key，可以更加灵活地对输入进行建模。具体来说，DK注意力机制是通过将输入分成若干组，每组通过不同的key进行编码，再计算每个组的注意力权重，最后将不同组的信息进行融合得到最终输出。相对于传统的注意力机制，DK注意力机制具有更好的灵活性和泛化能力。

自注意力机制中的dk

自注意力机制中的dk是指输入中查询和键的维度。在自注意力机制中，输入由维度为dk的查询和键以及维度为dv的值组成。\[2\]为了避免点积的幅度过大导致softmax函数的梯度消失，作者将点积缩放到1/√dk。\[1\]这样做的目的是让数据符合0均值、方差1的分布，以避免梯度消失的问题。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [attention is all you need](https://blog.csdn.net/qq_46539177/article/details/127740154)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [由注意力机制中scaled sqrt(dk)操作联想到期望与方差的本质推导](https://blog.csdn.net/ryanji/article/details/126948657)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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