Transformer中dA表示什么

在Transformer模型中，"dA" 通常指的是自注意力机制（self-attention）的维度，也称为 "dimension of attention"。自注意力机制用于计算注意力权重，用于将输入序列中的不同位置之间的相关性进行建模。在Transformer中，注意力权重是通过计算查询（query）与键（key）的相似度来得到的。输入序列经过线性变换后，被分为三个部分：查询（Q）、键（K）和值（V）。维度 "dA" 决定了查询和键的向量的维度，从而影响了注意力权重的计算。通常情况下，输入向量的维度会被均分为三个部分，其中 "dA" 表示其中一个部分的维度。