transformer输入是三维图像时的qkv是什么

当 Transformer 的输入为三维图像时，qkv 分别表示为 query、key 和 value，它们是针对输入图像的不同方面的向量表示。其中，query 是一个用于表征将要输出的信息的向量表示，key 则是用于计算权重的向量表示，而 value 是对输入的图像信息的向量表示。这三个向量通过计算权重后加权求和得到最终的输出结果。

相关问题

Transformer中的QKV是什么

Transformer中的QKV是指Query（查询）、Key（键）和Value（值）三个矩阵，它们是Transformer模型中的核心组成部分之一。在自注意力机制中，输入序列中的每个元素都会被用于计算Query、Key和Value三个矩阵，然后用这些矩阵来计算注意力向量，从而实现对每个元素的加权表示。具体来说，Query矩阵是用于计算注意力向量的矩阵，在计算注意力向量的过程中，它与Key矩阵进行点积操作，然后通过softmax函数得到注意力分数，最终使用Value矩阵进行加权求和，得到对每个元素的加权表示。QKV矩阵是Transformer模型中实现自注意力机制的关键部分，对于Transformer模型的性能和效果至关重要。

transformer中qkv的维度是什么概念

在Transformer模型中，qkv代表查询（query）、键（key）和值（value），它们是通过三个矩阵进行线性变换得到的，其中q、k、v的维度均为d_model。这个维度是指输入向量的特征维度，也是输出向量的特征维度，通常是需要在Transformer的参数中指定的。