注意力机制 查询 键 什么意思

注意力机制是一种机器学习中的技术，用于在给定一组输入和一个查询时，计算每个输入对查询的重要性或相关性。其中，查询是通过对输入进行编码得到的表示，而键则是输入自身的表示。注意力机制通过计算查询和键之间的相似度来确定每个输入的重要性，然后将这些输入的表示进行加权平均，以产生一个加权汇总的表示，作为注意力机制的输出。通过这种方式，注意力机制可以帮助模型在处理多个输入时更加准确地聚焦于相关的部分。

相关问题

多头注意力机制什么意思

多头注意力机制是一种在自然语言处理和机器翻译等任务中广泛应用的注意力机制。它通过将输入序列分别映射到多个子空间，并在每个子空间中计算注意力权重，从而捕捉不同的语义信息。

具体来说，多头注意力机制包括以下几个步骤：
1. 输入序列经过线性变换，分别映射到多个子空间。
2. 在每个子空间中，通过计算查询、键和值的内积，得到注意力权重。
3. 将注意力权重与值相乘并求和，得到每个子空间的注意力表示。
4. 将多个子空间的注意力表示进行拼接或加权求和，得到最终的多头注意力表示。

多头注意力机制的优势在于能够同时关注不同的语义信息，从而提高模型的表达能力和泛化能力。

自注意力机制中的qkv 代表什么意思

在自注意力机制中，qkv代表三个向量，分别表示查询向量（q）、键向量（k）和值向量（v）。这三个向量是通过一个线性变换从输入向量中获得的，用于计算不同位置之间的相关性，进而对输入向量进行加权求和得到输出向量。其中，查询向量用于与每个位置的键向量计算相似度，然后将相似度作为权重对对应的值向量进行加权求和。这样就可以根据查询向量的不同来获取不同的输出结果。