这种计算也是以patch为基本单位计算的吗,也就是一张图片的不同patch之间计算QKV
时间: 2024-04-07 14:32:51 浏览: 6
是的,在ViT中,计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程也是以patch为基本单位进行的。具体来说,每个patch vector都被视为一个序列元素,并且被送入Transformer的Q、K和V矩阵的计算中。因此,对于一张图像,它被分为多个patch,每个patch都会有一个对应的Q、K和V矩阵。
在ViT中,每个patch vector都被视为一个序列元素,并且每个序列元素都被赋予一个位置编码,以表示它在图像中的位置。这些位置编码通常是一种基于正弦和余弦函数的技巧,被称为“Sinusoidal Positional Encoding”。
因此,在ViT中,计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程是以patch为基本单位进行的,并且每个patch vector都被视为一个序列元素,并且每个序列元素都有一个对应的位置编码。这种设计可以帮助模型更好地捕获图像中的局部模式,并且可以减少模型中需要学习的参数数量。
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不同图片之间的patch不进行计算是吧
是的,在ViT中,不同图片之间的patch是不进行计算的。每个图像都被分成多个patch,在ViT模型中,每个patch都被视为一个序列元素,并且每个序列元素都被赋予一个位置编码,以表示它在图像中的位置。
在计算Transformer的Q、K和V矩阵时,只有同一张图像中的patch之间才会进行计算。具体来说,对于一张图像,它被分为多个patch,每个patch都会有一个对应的Q、K和V矩阵。这些Q、K和V矩阵将被送入Transformer进行处理,并且Transformer将学习如何从每个patch中提取有用的特征信息,以便对整个图像进行分类。
需要注意的是,由于不同图像之间的patch是不进行计算的,因此在ViT中,每个batch中的不同图像可能会有不同数量的patch。这可能会导致在计算Q、K和V矩阵时,batch中的不同图像之间的序列长度不同。为了解决这个问题,通常会使用padding或截断等技术来使batch中的所有图像具有相同的序列长度。这样可以方便地将它们送入Transformer进行处理,并且可以保证模型的输入张量具有相同的形状。
在VIT中计算transformer的QKR三个矩阵的时候,是怎么做的
在Vision Transformer(ViT)中,计算Transformer的Q、K和V矩阵的过程与传统的Transformer模型基本相同。具体来说,假设输入序列为$X\in\mathbb{R}^{N \times D}$,其中$N$是序列的长度,$D$是每个序列元素的维度(在ViT中,$D$通常等于patch vector的维度),则Transformer的Q、K和V矩阵的计算过程如下:
首先,将输入序列$X$分别通过三个线性变换$W_q\in\mathbb{R}^{D \times d_k}$、$W_k\in\mathbb{R}^{D \times d_k}$和$W_v\in\mathbb{R}^{D \times d_v}$,得到三个新的序列$Q\in\mathbb{R}^{N \times d_k}$、$K\in\mathbb{R}^{N \times d_k}$和$V\in\mathbb{R}^{N \times d_v}$,其中$d_k$和$d_v$是Transformer模型中的超参数,通常情况下$d_k=d_v=D_{head}$,其中$D_{head}$是每个注意力头(attention head)的维度。
$$Q=XW_q,K=XW_k,V=XW_v$$
然后,将$Q$、$K$和$V$分别重塑为$N_{head}\times N\times D_{head}$的三维张量,其中$N_{head}$是注意力头的数量。具体来说,将$Q$、$K$和$V$分别划分为$N_{head}$个子矩阵,然后将这些子矩阵沿着序列长度的维度进行拼接,得到三个新的三维张量$Q'\in\mathbb{R}^{N_{head} \times N \times D_{head}}$、$K'\in\mathbb{R}^{N_{head} \times N \times D_{head}}$和$V'\in\mathbb{R}^{N_{head} \times N \times D_{head}}$。
$$Q'=\text{reshape}(Q, [N_{head}, N, D_{head}])$$
$$K'=\text{reshape}(K, [N_{head}, N, D_{head}])$$
$$V'=\text{reshape}(V, [N_{head}, N, D_{head}])$$
最后,使用$Q'$、$K'$和$V'$计算Transformer的注意力矩阵$A\in\mathbb{R}^{N_{head} \times N \times N}$,并将其与$V'$相乘,得到最终的输出序列$Z\in\mathbb{R}^{N_{head} \times N \times D_{head}}$。
$$A=\text{softmax}(\frac{Q'K'^T}{\sqrt{D_{head}}})$$
$$Z=\text{matmul}(A, V')$$
需要注意的是,在ViT中,每个注意力头生成的$Z$都将按照序列长度的维度进行拼接,得到最终的输出序列$Z\in\mathbb{R}^{N \times D}$。同时,ViT中使用了一种称为“multi-head self-attention”的技术,该技术将输入序列分别传递给多个注意力头进行处理,以增加模型的表达能力和学习能力。