pytorch_模型_attention

最新推荐文章于 2025-09-21 23:21:52 发布
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#pytorch #线性代数 #深度学习

本文深入解析Attention机制，通过Q（查询）、K（键）、V（值）的概念，阐述如何进行注意力权重计算。无论是标量还是向量形式，Attention都在寻找输入序列中的关键信息。以一句话为例，通过QKV的交互，确定关注点，如“放假”一词，并通过训练调整权重以匹配上下文。

1、讲解attention
在这里插入图片描述
QKV解读：

  • Q（query）：查询，就是你发散的注意力
  • K（keys）：所有事物
  • V（values）：所有事物
    进一步解读：
    模型第一部分就是QK之间的操作：
    （1）注意力权重（QKV都是标量）：
    （2）注意力分数（QKV都是向量或者矩阵）：
    因为这时候QKV都是向量或者矩阵，但是为了能够顺利的乘到一起（矩阵乘法对于维度是有要求的–mn km就不能乘需要中间转化）就需要Wq、Wk这两个权重分数进行中间调节。

一句话：我是小明，我非常快乐，我快要放假了（假设我更关心放假这个词）
K,V都表示这句话中的所有词语。
Q表示我预测的关注点
K与Q做相关度分析
QKV都是标量情况下：W（Q-K）-》softmax分析出是每个词的概率-》乘以V就可以得到到底是哪个词了-》比如得到快乐-》不匹配更改W 重新进行训练
QKV都是向量或者矩阵情况下：W（Q*K）【矩阵点乘表示相似度】-》softmax分析出是每个词的概率-》乘以V就可以得到到底是哪个词了-》比如得到快乐-》不匹配更改W 重新进行训练

Marshal～
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