alpha如何根据类别数量的比例来计算得出,给我举个例子
时间: 2024-05-23 13:14:54 浏览: 7
好的,关于你提到的问题,我明白了。关于alpha值的计算方法,通常是通过类别数量的比例来确定的。假设你有5个类别,它们的比例分别是0.1、0.2、0.3、0.2、0.2,那么alpha的计算方法如下:首先,将每个类别的比例除以最小比例0.1,得到0.1/0.1、0.2/0.1、0.3/0.1、0.2/0.1、0.2/0.1,也就是1、2、3、2、2。然后,将这些数字相加得到10,再将10除以类别数量5,得到2。最终得到的alpha值即为2。这是一种常见的计算alpha值的方法。
相关问题
给我举一个具体的 additive attention 计算的例子
假设我们有一个输入向量 $x = [1, 2, 3, 4]$ 和一个查询向量 $q = [0.5, 0.2, 0.1, 0.2]$,我们可以使用加性注意力机制计算加权和。 假设我们有一个线性变换矩阵 $W$,我们可以通过将输入向量 $x$ 与 $W$ 相乘来获得转换后的向量 $h$。
$$h = xW$$
然后我们可以计算注意力分数 $\alpha_i$,它衡量 $q$ 和 $h_i$ 之间的相似度:
$$\alpha_i = \frac{q\cdot h_i}{\sqrt{d}}$$
其中 $d$ 是查询向量和输入向量的维度。 然后我们可以通过将每个输入向量 $h_i$ 乘以相应的注意力分数 $\alpha_i$,并将结果相加来获得加权和 $c$:
$$c = \sum_{i=1}^{n} \alpha_i h_i$$
这样,我们就使用加性注意力机制从输入向量 $x$ 中聚合了一个加权和 $c$,其中权重由查询向量 $q$ 和输入向量 $x$ 的线性变换 $W$ 决定。
Fortran用来计算转置矩阵乘法,举个例子i i α =z w ;
好的,这是一个转置矩阵乘法的例子,其中i和j是矩阵的行和列的下标,α、z和w是矩阵中的元素。
在Fortran中,可以使用do循环嵌套来进行矩阵乘法的计算。以下是一个简单的Fortran代码示例:
```
program transposed_matrix_mult
implicit none
integer :: i, j, k, n
real :: alpha, z(n,n), w(n,n), result(n,n)
! Initialize matrices alpha, z and w
! Compute transposed matrix multiplication
do i=1,n
do j=1,n
result(i,j) = 0.0
do k=1,n
result(i,j) = result(i,j) + z(k,i) * w(k,j)
end do
result(i,j) = alpha * result(i,j)
end do
end do
! Print result matrix
write(*,*) result
end program transposed_matrix_mult
```
在这个示例中,我们首先定义了三个矩阵alpha、z和w,并初始化了它们的值。
然后,我们使用嵌套的do循环来计算转置矩阵乘法。在内部的k循环中,我们计算z矩阵的第k行和w矩阵的第k列的乘积,并将结果加到结果矩阵result的第i行和第j列。
最后,我们将结果矩阵乘以alpha,并将结果输出到屏幕上。
希望这可以回答您的问题!
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