qkv attention

时间: 2023-09-12 10:11:45 浏览: 136

qbe_kws_attention

标题“qbe_kws_attention”暗示我们关注的项目或代码库是关于关键字发现的，特别是基于实例查询（Query-By-Example, QBE）的方法。在这个系统中，它利用了多头注意力机制，这是一种在自然语言处理（NLP）领域广泛使用的深度学习技术，以及三联词（trigram）的概念，这在文本处理中用于捕捉更复杂的上下文关系。多头注意力是Transformer架构的核心部分，由Vaswani等人在2017年的《Attention is All You Need》论文中提出。它允许模型并行地处理输入序列的不同部分，通过多个不同的“头”来捕获不同层面的依赖关系。每个头执行自注意力计算，这样模型可以学习到不同特征的表示，提高了信息处理的效率和效果。三联词是文本分析中的一个统计术语，指的是连续出现的三个词。在关键字发现的背景下，使用三联词可以帮助系统理解语境，识别出更精确的关键短语，因为它们考虑到了单词之间的相邻关系。相比于单个词汇，三联词能提供更多的上下文信息，有助于提高关键词提取的准确性和召回率。在这个项目中，Python被选为实现语言，Python是数据科学和机器学习领域的首选语言，因为它拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas和TensorFlow等，可以方便地进行数据处理和模型构建。根据压缩包文件名称“qbe_kws_attention-master”，我们可以推测这是一个开源项目，可能包含源代码、README文件、测试数据集和可能的示例用法。在项目中，我们可能找到以下关键组件： 1. `README.md`：介绍项目的目的、安装指南、如何运行以及可能的贡献方式。 2. `src`或`code`目录：包含核心算法和实现的Python脚本。 3. `data`目录：可能包含训练和测试数据集。 4. `tests`或`unittests`目录：用于验证代码功能的测试用例。 5. `requirements.txt`：列出项目所依赖的Python库及其版本。为了深入理解这个系统，我们需要查看源代码，了解其如何使用多头注意力机制处理输入，如何构建和训练模型，以及如何应用三联词来改善关键字提取。此外，数据集的结构和预处理步骤也是理解系统性能的关键。如果你打算复现或改进这个系统，你可能还需要关注模型的评估指标，比如精确度、召回率和F1分数，以及可能的超参数调整。

注意力是指人们有意识地将注意力集中在某个特定的对象或任务上。QKV注意力是一种在自然语言处理 (NLP) 领域中经常使用的注意力机制。它由查询(Query)、键(Key)和值(Value)三部分组成。在应用QKV注意力时，首先通过计算查询与键之间的相似度得到注意力权重，然后将注意力权重与对应值进行加权求和，得到最终的注意力表示。这种机制可以帮助模型更好地理解输入序列中不同位置的关系和重要性，从而提高模型在NLP任务中的表现。

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attention机制中的q、k、v和transformer中的qkv区别

q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2]

def _forward(self, x): b, c, *spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) qkv = self.qkv(self.norm(x)) h = self.attention(qkv) h = self.proj_out(h) return (x + h).reshape(b, c, *spatial)

B_, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B_, N, 3, self.num_heads, C // self.num_heads).permute(2, 0, 3, 1, 4) q, k, v = qkv[0], qkv[1], qkv[2] # make torchscript happy (cannot use tensor as tuple) q = q * self.scale attn = (q @ k.transpose(-2, -1))

self.t_attn = t_attn if t_attn: # self.temporal_norm = norm_layer(dim) # self.temporal_attn = Attention(dim=dim, num_ttokens=num_frames, num_heads=num_heads, qkv_bias=qkv_bias) self.T_Adapter = T_Adapter(D_features=dim)

transformer中的qkv

多头注意力机制qkv

attention机制中的q、k、v

如何理解transformer中的qkv

自注意力机制原理qkv

全局注意力机制qkv代码

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def _forward(self, x): b, c, spatial = x.shape x = x.reshape(b, c, -1) qkv = self.qkv(self.norm(x)) h = self.attention(qkv) h = self.proj_out(h) return (x + h).reshape(b, c, spatial)