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。