注意力机制晚上吗要除以根号dk

这个问题涉及到注意力机制中的缩放（scaling）操作。在注意力机制中，为了避免注意力分数（attention score）过大或过小，我们通常使用缩放因子（scaling factor）对分数进行调整，公式如下：

$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$$

其中，$Q$、$K$、$V$分别表示查询（query）、键（key）、值（value）向量，$d_k$表示向量维度（dimension of key vector），$\text{softmax}$表示softmax函数。在分数计算时，我们将$Q$和$K$的内积除以$\sqrt{d_k}$，这是为了缩放注意力分数，使其不受向量维度的影响。这样可以使得注意力分数范围在比较合适的区间内，以便更好地进行归一化和计算。

因此，在注意力机制中，我们需要除以$\sqrt{d_k}$来进行缩放操作，这个操作和时间无关，因此不需要特别在晚上进行除法。

相关问题

transformer除以根号dk

在Transformer中，除以根号dk是用来对注意力机制进行缩放的一个步骤。这个缩放是为了避免注意力分数过大或过小对模型的影响过大。在多头自注意力机制中，注意力分数的计算公式是通过将查询（query）和键（key）的内积除以根号dk来得到的。这个除法是为了控制注意力分数的范围，使其在不同维度的特征之间保持一致性。除以根号dk可以确保在不同维度上的注意力权重相对均匀地分布，从而提高模型的稳定性和泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [庖丁解牛Transformer原理](https://blog.csdn.net/Hunter_pcx/article/details/120511377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Transformer基础](https://blog.csdn.net/qq_40876059/article/details/124059402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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