键值对注意力机制的注意力函数
时间: 2023-12-04 22:41:40 浏览: 87
pytorch学习之注意力机制
根据引用[1]和引用的描述,键值对注意力机制的注意力函数可以表示为以下公式:
$$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$$
其中,$Q$表示查询向量,$K$表示键向量,$V$表示值向量,$d_k$表示键向量的维度。$Q$、$K$、$V$都是通过输入的数据得到的,$softmax$函数用于计算注意力权重,$softmax$函数的输入是$QK^T$除以$\sqrt{d_k}$,这里的$T$表示矩阵的转置。最后,将注意力权重与值向量相乘,得到最终的输出。
需要注意的是,$Q$、$K$、$V$的维度可以不同,但是必须满足$K$和$V$的维度相同。在实际应用中,可以通过多层感知机(MLP)对$Q$、$K$、$V$进行变换,以适应不同的任务需求。
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