自注意力机制中的VKQ矩阵
时间: 2023-08-13 09:07:58 浏览: 184
在自注意力机制中,VKQ矩阵是用于计算注意力权重的关键矩阵。这个矩阵是通过对输入序列进行线性变换得到的。
VKQ矩阵分为三个部分:
1. K(Key)矩阵:它是通过对输入序列进行线性变换得到的,用于表示每个位置的关键信息。K矩阵的维度通常为(序列长度 × d_model),其中d_model表示模型的隐藏层大小。
2. V(Value)矩阵:它也是通过对输入序列进行线性变换得到的,用于表示每个位置的值信息,即用于生成最终的上下文表示。V矩阵的维度与K矩阵相同。
3. Q(Query)矩阵:它也是通过对输入序列进行线性变换得到的,用于表示每个位置的查询信息,即用于计算注意力权重。Q矩阵的维度与K矩阵相同。
在自注意力机制中,通过计算Q和K之间的相似度,可以得到一个注意力权重矩阵,用于表示每个位置对其他位置的重要性。然后,将注意力权重矩阵与V矩阵进行加权求和,就可以得到每个位置的上下文表示。
总而言之,VKQ矩阵是自注意力机制中用于计算注意力权重的关键矩阵,通过对输入序列进行线性变换得到。它们在注意力机制中起着重要的作用,帮助模型建立全局上下文关系,并提取重要的上下文信息。
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```vba
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