多头注意力机制的QKV代表什么
时间: 2023-11-29 08:44:44 浏览: 133
多头注意力机制中的QKV分别代表查询(Query)、键(Key)和值(Value)。在多头注意力机制中,输入首先通过线性变换得到三个矩阵Q、K和V,然后将它们分成多个头,每个头进行独立的注意力计算,最后将多个头的结果拼接起来,再通过一次线性变换得到最终的输出。其中,Q、K和V的维度都是d_model,表示模型的隐藏层维度。
相关问题
多头注意力机制qkv
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是注意力机制的一种扩展形式,用于更有效地提取序列数据中的信息。在多头注意力机制中,输入被拆分为多个不同的线性变换,分别称为查询(Q)、键(K)、和值(V)。通过对每个线性变换进行注意力计算,可以获得多个注意力权重。然后将这些注意力权重与值进行加权求和,得到最终的多头注意力输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Attention Mechanisms in Deep Learning.pdf](https://download.csdn.net/download/weixin_43909715/85832684)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [注意力机制(四):多头注意力](https://blog.csdn.net/qq_51957239/article/details/129732592)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
多头注意力机制的qkv如何获得
多头注意力机制中的Q、K、V是通过线性变换来获得的。具体来说,对于每个注意力头,我们会使用不同的权重矩阵来进行线性变换。
假设输入的是一个序列,其中每个元素的维度为d_model。首先,我们将输入序列分别经过三个线性变换,得到Q(查询)、K(键)、V(数值)的表示:
Q = X * W_Q,其中 X 是输入序列,W_Q 是对应的权重矩阵。
K = X * W_K,其中 X 是输入序列,W_K 是对应的权重矩阵。
V = X * W_V,其中 X 是输入序列,W_V 是对应的权重矩阵。
这样就得到了每个注意力头的Q、K、V表示。之后,我们可以使用这些表示来计算注意力权重并进行加权求和操作,得到最后的注意力表示。
需要注意的是,多头注意力机制通常会对输入序列进行拆分,并使用不同的权重矩阵来获得不同的注意力头。这样做可以使模型更好地捕捉输入序列中不同位置的关系和特征。
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