ATTENTION机制Q K V 理解

最新推荐文章于 2025-08-30 08:05:35 发布
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attention is all you need论文解读
12-29
文章为对attention is all you need的论文解读，详细的剖析了该文章的思想。
CV领域 交叉注意力(Cross Attention)中QKV的含义理解
清晨的光明
03-27 7855
再用Key向量的维度进行scaling，即将计算得到的相似度矩阵维度，：将重要特征的强弱程度权重系数矩阵施加到图像特征上，得到最终的。：Q和K相乘，对应Query和Key进行点积运算，得到的是。（2）Q：告诉attention需要关注哪些重要特征。，即Q中任一元素与K的每个元素相似度权重之和都为1；，这个系数矩阵代表在图像特征上。（1）K=V：图像的全局特征。（重要特征是Q所提供的）。：对相似度权重矩阵进行。
如何理解attention中的Q,K,V？
数据派THU
07-25 1260
来源：机器学习算法与自然语言处理 本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了应该如何理解attention中的query, key, value。01回答一：作者-不是大叔我们直接用torch实现一个SelfAttention来说一说：1.首先定义三个线性变换矩阵，query, key, value：class BertSelfAttention(nn.Module): self.q...
Transformer中的QKV揭秘：从入门到实践（含流程图）
最新发布
m0_47867638的博客
08-30 2222
Transformer模型彻底改变了自然语言处理领域，而其中的核心——注意力机制(Attention)的QKV三要素，是理解Transformer的关键。很多初学者看到Q(Query)、K(Key)、V(Value)就一头雾水：它们到底是什么？从哪里来？为什么需要它们？本文将用最直观的方式，带你彻底理解QKV的原理，配有详细流程图和可运行代码，保证小白也能轻松掌握！概念说明关键点Q(Query)“提问者”，表示当前关注点决定"我想知道什么"K(Key)“标签”，表示内容特征。
[LLM] 自然语言处理 ----- Attention机制中的Q,K,V介绍
摩登都市天空---专栏
09-14 2万+
注意力机制就是要通过训练得到一个加权，自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。 Q就是词的查询向量，K是“被查”向量，V是内容向量。 简单来说一句话：Q是最适合查找目标的，K是最适合接收查找的，V就是内容，这三者不一定要一致，所以网络这么设置了三个向量，然后学习出最适合的Q, K, V，以此增强网络的能力。 因此肯定需要给每个input定义tensor，然后通过tensor间的乘法来得到input之间的关系。那这么说是不是给每个input定义...
ATTENTION QKV理解
studyvcmfc的专栏
10-28 1679
https://blog.youkuaiyun.com/u013887652/article/details/101062567?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1#1
attention机制
IBelieve2016的博客
04-21 405
attention的通用表达式QKV，这篇文章感觉讲的挺详细 https://shikanon.com/2019/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%8F%8A%E5%85%B6%E6%84%8F%E4%B9%89/ ...
图像中的attention及QKV机制解释
岁月如歌
05-16 1238
里面的观点，写的很好：Transformer，它最开始提出是针对nlp领域的，在此之前除了seq2seq这种encoder-decoder架构，大家主要还是用的rnn、lstm这种时序网络，像rnn系列网络它是有问题的，首先就是它记忆的长度是有限的，其次是无法并行化计算，也就是必须要先计算xt时刻的数据才能计算时刻xt+1，这就导致效率低下。针对这些问题，Google就提出了。
多头注意力Attention中qkv分别是什么
zengxiaojian2的博客
11-30 3335
Query (Q): 查询向量，用于表示当前要关注的信息。每个注意力头会根据输入序列生成自己的查询向量。Q 向量用于与K 向量进行相似度计算，以确定哪些值（V）应该被关注。Key (K): 键向量，代表输入序列中每个元素的特征。每个输入元素都有一个对应的 K 向量，Q 与 K 的相似度决定了该元素对当前查询的重要性。Value (V): 值向量，实际包含的信息。每个 K 向量都有一个对应的 V 向量，最终的输出是通过加权求和 V 向量得到的，其中权重由 Q 和 K 的相似度决定。
如何理解self attention中的QKV矩阵
weixin_38381682的博客
03-15 1万+
如何理解self attention中的QKV矩阵 疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value),tf.matmul(K,input_value)，tf.matmul(V,input_value)）。 那么，为什么需要三个矩阵QKV。 对于这个问题，在我第一次看了b站博主视频https://www.bilibili.com/video/BV1P4411F77q（强烈推荐）。就已经
注意力机制QKV在GAT（Graph Attention Network）的体现
努力学习的DS
10-26 1292
GAT（Graph Attention Network）被称为注意力机制的一种图神经网络，它使用了注意力机制的思想。 在GAT中，每个节点与其邻居节点之间的关系被建模为具有不同权重的注意力权重。这就涉及到了注意力机制中的Q（查询）、K（键）和V（数值）的概念。 在GAT中，Q、K和V是通过线性变换从节点的特征向量中获得的，那么就和自注意力机制self-attention一样，是和节点的特征向量同源的，也就是Q、K、V都是来源于节点的特征向量，只不过Q、K、V是节点的特征向量的线性变换的产物罢了。 这些变换将
通俗易懂理解注意力（Attention）机制中的Q/K/V
qq_41652784的博客
03-14 2195
AttentionQKVSoftmaxdk​​QK⊤​V这其中的QKV分别代表Query、Key和Value。
对于Attention机制中Q，K，V的一些理解
u013887652的博客
09-20 1万+
Q、K、V是什么 [PS：本文谈论的Q、K、V只限于seq2seq结构] Q：指的是query，相当于decoder的内容 K：指的是key，相当于encoder的内容 V：指的是value，相当于encoder的内容 看到这里，是不是只想直呼卧槽，这什么鬼。不急，先看一个例子 例子 由于讨论的是seq2seq任务，于是来看看机器翻译。 假如我们要将我喜欢看电影翻译成I like watchi...
深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？
AI蜗牛车
09-09 3679
提问：找了各种资料，也读了论文原文，都是详细介绍了怎么把Q,K,V通过什么样的运算得到输出结果，始终没有一个地方有解释Q,K,V是从哪来的？一个layer的输入不就是一个tensor吗，为...
Self Attention、Cross Attention中的QKV
bing_feilong的博客
07-09 1076
介绍经典Transformer中的QKV和self/cross attention
【Attention终于搞懂了】注意力机制/自注意力/多头注意力 构件详解
weixin_54607024的博客
12-27 2693
什么是attention？即QKV 模型，transformer 是采用的这种建模方式。k 是 question，v 是 answer，Memory 中以（k，v）形式存储需要的上下文，q 是新来的 question。假设输入为 q，看看历史 memory 中 q 和哪个 k 更相似，然后依葫芦画瓢，根据相似 k 对应的 v，合成当前 question 的 answer。
【科研】浅学Cross-attention？
热门推荐
MengYa_Dream的博客
09-04 11万+
图像处理相关重点科研记录 1.Cross attention概念 2.Cross-attention vs Self-attention 3.Cross-attention算法 4.Cross-Attention 案例-感知器IO
深度学习：cross-attention介绍以及与self-attention的区别
进阶的小宋
09-18 3469
Cross-attention将两个相同维度的嵌入序列不对称地组合在一起，而其中一个序列用作查询Q输入，而另一个序列用作键K和值V输入。当然也存在个别情况，在SelfDoc的cross-attention，使用一个序列的查询和值，另一个序列的键。总而言之，QKV是由两序列拼凑的，不单一。Cross-attention的输入来自不同的序列，Self-attention的输入来自同序列，也就是所谓的输入不同，但是除此之外，基本一致。self-attention输入则是一个单一的嵌入序列。
Vision Transformer （ViT）：图像分块、图像块嵌入、类别标记、QKV矩阵与自注意力机制的解析
养乐多的博客
07-29 2万+
本文将介绍Vision Transformers （ViT）中的关键点。包括图像分块（Image Patching）、图像块嵌入（Patch Embedding）、类别标记（class_token）、QKV矩阵计算过程、余弦相似度（cosine similarity）、Softmax、自注意力机制等概念。主要介绍QKV矩阵计算过程。
怎么理解self attention 的QKV
03-21
好的，用户问的是怎么理解Self Attention里的QKV。之前已经介绍过大模型和Transformer的基本原理，其中提到了自注意力机制和QKV矩阵。现在需要深入解释QKV，可能需要从背景开始，逐步展开。 首先，用户可能对自注意...
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