vision transformer的注意力机制怎么工作的，Q、K、V谁更重要

Vision Transformer（ViT）是一种将Transformer模型应用于计算机视觉任务的方法。在ViT中，注意力机制的工作方式与传统的Transformer模型类似，但有一些差异。

在ViT中，输入图像被分成一组固定大小的图块，每个图块被看作是一个向量。这些向量经过一个线性投影层，得到查询（Q）、键（K）和值（V）向量。这里的Q、K、V分别用于计算注意力权重。

在传统的Transformer中，对于每个位置i，通过计算查询向量Qi与键向量Kj之间的相似度，得到注意力权重。然后，将注意力权重与值向量Vj相乘，再对这些加权后的值向量求和，得到每个位置i的输出向量。

在ViT中，由于输入是图块而不是序列，所以特别引入了位置嵌入（Positional Embedding）来表示图块的位置信息。然后，将查询、键和值向量与位置嵌入相加，得到最终的输入向量。接下来，通过计算查询向量和键向量之间的相似度，得到注意力权重，并将其应用于值向量上，最后进行加权求和。

至于Q、K、V中哪个更重要，这取决于具体的任务和数据。在一般情况下，查询向量Q用于表示当前位置的信息，键向量K用于表示其他位置的信息，而值向量V则是用于提供额外的上下文信息。它们的相对重要性可以通过训练来确定，也可以根据任务的需求进行调整。

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vision transformer的qkv

Vision Transformer中的qkv指的是Query、Key和Value。这是Transformer模型中用于计算注意力机制的三个矩阵，用于在自注意力层中对输入的特征进行编码和建模。在Vision Transformer中，qkv矩阵用于捕捉图像的全局上下文信息和空间关系，用于实现对图像的分块嵌入和自注意力机制的计算。通过将图像块转换为二维矩阵，并对其应用qkv矩阵计算，Vision Transformer能够在图像领域实现与自然语言处理领域中的Transformer类似的注意力机制，从而在图像任务中取得优秀的性能。

vision transformer多头注意力层

vision transformer中的多头注意力层是指将输入的特征向量分成多个头，每个头都进行独立的注意力计算，最后将多个头的注意力结果拼接起来作为输出。这样做的好处是可以让模型在不同的注意力方向上进行学习，从而提高模型的表现力。

具体来说，假设输入的特征向量为$x\in\mathbb{R}^{n\times d}$，其中$n$表示序列长度，$d$表示特征维度。我们将$x$分成$h$个头，每个头的维度为$d_h=d/h$。然后对于每个头$i\in[1,h]$，我们分别计算其注意力权重$w_i\in\mathbb{R}^{n\times n}$和输出向量$y_i\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$。最后将$h$个输出向量拼接起来得到最终输出$y\in\mathbb{R}^{n\times d}$。

在计算注意力权重时，我们可以采用self-attention机制，即将输入向量$x$分别映射到查询向量$q\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$、键向量$k\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$和值向量$v\in\mathbb{R}^{n\times d_h}$，然后计算注意力权重$w_i$为$qk^T$，最后将$w_i$与$v$相乘得到输出向量$y_i$。