自注意力机制结构示意图

对于自注意力机制的示意图，在引用中提到的Graph Attention Network (GAT)使用了注意力机制对邻近节点特征进行加权求和。为了对注意力机制有一个全局观念，引用中提到的熵被用来衡量注意力分布。而引用中的图卷积网络Graph Convolutional Network (GCN)则将局部的图结构和节点特征结合起来。综合这些信息，我们可以得出自注意力机制的示意图应该包含类似于以下的结构：

1. 输入层：包括图的节点特征和图的邻接矩阵。
2. 自注意力层：使用注意力机制对邻近节点特征进行加权求和，根据节点特征计算注意力权重。
3. 加权求和层：根据注意力权重对邻近节点特征进行加权求和得到节点的表示。
4. 输出层：根据节点的表示进行节点分类或其他任务。

综上所述，自注意力机制的结构示意图包含输入层、自注意力层、加权求和层和输出层。其中，自注意力层是关键步骤，通过计算注意力权重来决定邻近节点特征的权重。注意力权重的计算可以根据节点特征来进行，独立于图结构。这种机制可以使模型学习到不同的注意力权重，并具有一定的泛化能力。

相关问题

多头自注意力机制结构图

多头自注意力机制结构图如图2所示，它是Transformer模型中的一个关键组件。通过多头自注意力机制，模型可以同时关注不同位置的信息，从而解决了自注意力机制在编码当前位置信息时过度集中于自身位置的问题。多头自注意力机制的输出包含了不同子空间中的编码表示信息，进一步增强了模型的表达能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [10031-This post is all you need（①多头注意力机制原理）](https://blog.csdn.net/The_lastest/article/details/118555346)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

自注意力机制结构图QKV

### 自注意力机制中的QKV架构

在自注意力机制中，查询（Query）、键（Key）和值（Value），即Q、K、V，扮演着核心角色。这些矩阵是从输入数据线性变换而来，具体来说：

- 查询（Q）代表当前词项对于其他词的关注度。
- 键（K）表示每个词项被关注的程度。
- 值（V）则包含了实际的信息内容。

这三个向量通过线性投影获得，通常形式如下所示[^1]：
\[ Q = XW_Q, K = XW_K, V = XW_V \]

其中 \(X\) 是输入嵌入层或前一层的输出，而 \( W_Q \),\( W_K \) 和 \( W_V \) 则是可训练参数矩阵。

为了更直观理解这一过程，下面是一个简化版的self-attention mechanism QKV架构图示例:

graph LR;
    A(Input Embedding) -->|Linear Projection| B(Query);
    A -->|Linear Projection| C(Key);
    A -->|Linear Projection| D(Value);
    
    subgraph Attention Mechanism
        E[Softmax((Q*K^T)/sqrt(d_k))]
        F[V]
        G[(E*F)]
    end
    
    B --> E;
    C --> E;
    D --> F;
    G --> H(Output Representation);

此图表展示了如何从输入嵌入开始经过线性映射得到Q、K、V三个部分；接着利用Scaled Dot Product计算相似度得分，并应用softmax函数获取权重分布；最后将该权重应用于对应的V上以形成新的表示。