自注意力机制参数query, key，Value和 Wk，Wq，Wv的计算过程matlab代码

以下是自注意力机制参数query, key，Value和 Wk，Wq，Wv的计算过程的 MATLAB 代码：

% 假设输入的是一个batch的数据，batch_size为B，序列长度为L，隐藏层维度为H

% 首先定义输入x，x的维度为[B, L, H]

% 定义Wq, Wk, Wv的值，假设每个参数的维度为[H, H]

Wq = randn(H, H);
Wk = randn(H, H);
Wv = randn(H, H);

% 计算query，key，value
query = x * Wq;
key = x * Wk;
value = x * Wv;

% 将query，key，value分别按列进行拆分，每个拆分后的子矩阵的维度为[B, L, 1, H]
query_split = reshape(query, [B, L, 1, H]);
key_split = reshape(key, [B, L, 1, H]);
value_split = reshape(value, [B, L, 1, H]);

% 将query和key进行点积运算，得到注意力矩阵
attention = sum(query_split .* key_split, 4);

% 对注意力矩阵进行softmax归一化
attention_softmax = softmax(attention, 2);

% 将归一化后的注意力矩阵与value相乘，得到自注意力机制的输出
output = sum(value_split .* attention_softmax, 2);

% 对输出进行reshape，得到最终的输出，维度为[B, H]
output = reshape(output, [B, H]);

其中，softmax函数可以使用MATLAB自带的softmax函数实现，也可以手动实现。