自注意力机制中Q K V的计算过程matlab程序

自注意力机制中的 Q、K、V 是通过矩阵乘法计算得到的，具体的 Matlab 程序如下：

假设输入的序列为 X，其中 X 的形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_size]，其中 batch_size 表示批次大小，sequence_length 表示序列长度，hidden_size 表示隐藏层的大小。

首先，我们需要对 X 进行线性变换，得到三个矩阵 Q、K、V：

Wq = randn(hidden_size, hidden_size)  % 初始化 Q 的权重矩阵
Wk = randn(hidden_size, hidden_size)  % 初始化 K 的权重矩阵
Wv = randn(hidden_size, hidden_size)  % 初始化 V 的权重矩阵

Q = X * Wq  % 计算 Q 矩阵
K = X * Wk  % 计算 K 矩阵
V = X * Wv  % 计算 V 矩阵

接下来，我们需要计算注意力分数，即将 Q 和 K 相乘，然后进行缩放：

d_k = hidden_size  % 定义 K 的维度
scores = Q * K' / sqrt(d_k)  % 计算注意力分数

然后，我们需要对注意力分数进行 softmax 归一化：

attention = softmax(scores, 2)  % 在第二个维度上进行 softmax 归一化

最后，我们需要将注意力分数与 V 矩阵相乘，得到最终的输出：

output = attention * V  % 计算最终的输出

以上就是自注意力机制中 Q、K、V 的计算过程的 Matlab 程序。注意，以上程序仅供参考，实际应用中可能需要进行一些调整。