注意力机制Q K V

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本文深入探讨了如何在模型训练完成后，利用Attention机制生成源语言与目标语言之间的对齐矩阵。通过设计函数连接源模块与目标模块，并使用Softmax函数进行归一化处理，形成概率分布，从而实现对齐。
【深度学习|Transformer学习】 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）解析，多头自注意力机制中的QKV分别指的是什么？各有什么作用？你知道吗？
985小水博的摸鱼日常
12-22 2306
【深度学习|Transformer学习】 多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）解析，多头自注意力机制中的QKV分别指的是什么？各有什么作用？你知道吗？
《Attention Is All You Need》注意力机制公式中Q,K,V的理解
Chermack的博客
07-26 2万+
一、概述 《Attention Is All You Need》是一篇关于注意力机制里程碑的文章，从2017年发表至今2020年7月已经获得了上万的引用。该文的两大亮点一是提出了一个几乎仅依靠注意力来完成机器翻译的模型Transformer，推动了NLP的发展，另外一个亮点是改进了点积注意力（Dot-Product Attention），加入了一个缩放因子，提出了可伸缩点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）。本人在阅读了《Attention Is All You Need》和
[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...
如何理解自注意力机制？Q、K、V如何得到
最新发布
weixin_43341767的博客
10-21 828
自注意力机制是Transformer的核心组件，通过Q(查询)、K(键)、V(值)三个向量实现序列元素间的全局交互。Q、K、V由输入序列通过三个独立的线性变换得到，权重矩阵通过反向传播训练优化。多头注意力机制允许模型并行学习不同特征。该机制具有计算高效、可解释性强等优势，是Transformer成功的关键。权重矩阵初始采用随机策略(Xavier/He等)，通过前向传播、损失计算和反向传播逐步优化，最终使模型能有效捕捉序列依赖关系。
注意力机制（Q,K,V）基本概念
Dys_debug的博客
11-27 7284
1. 查询（自主提示）和键（非自主提示）之间的交互形成了注意力汇聚；注意力汇聚有选择地聚合了值（感官输入）以生成最终的输出。2. 注意力汇聚根据不同的概念可分为带参型、非参型。或是拆分为评分函数+softmax的形式
注意力机制中的Q、K和V的意义
热门推荐
ningyanggege的博客
05-03 3万+
以翻译为例： source:我 是 中国人 target: I am Chinese 比如翻译目标单词为 I的时候，Q为I 而source中的 “我” “是” “中国人”都是K， 那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；"I"与"我"的相似度，"I"与"是"的相似度；"I"与"中国人"的相似度； 相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I"与source...
【注意力机制2-2】-深入理解 注意力机制 的 Q、K、V 机制
wangshangshang09的博客
04-03 4305
Transformer 是现代自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）任务中的核心架构，而其自注意力（Self-Attention）机制是 Transformer 成功的关键。本文将重点解析 Q（Query）、K（Key）、V（Value）三个矩阵的作用及其计算方法。
注意力机制QKV在GAT（Graph Attention Network）的体现
努力学习的DS
10-26 1293
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
Transformer 01：自注意力机制Q，K，V详解
qq_35284513的博客
03-18 1万+
在深度学习领域，一个神秘且强大的概念——自注意力机制（Self-Attention Mechanism），近年来成为了许多突破性成果的幕后英雄。从自然语言处理（NLP）到计算机视觉，自注意力机制正逐渐成为构建高效、强大模型的关键。但它究竟是什么？又是如何工作的？接下来将用通俗易懂的理解解释Transformer的工作原理。
注意力机制中的QKV形象解释
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
02-18 510
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种技术，用于让模型能够聚焦于输入数据中最重要的部分，从而提高模型的性能。它在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别等领域得到了广泛应用。
多头注意力Attention中qkv分别是什么
zengxiaojian2的博客
11-30 3338
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。
注意力机制
薄荷糖
01-26 1523
注意力机制的本质思想： source:我 是 中国人 target: I am Chinese 如果翻译单词I时，则Query为I，source中的 “我” “是” “中国人”都是K，而V代表每个source中输出的context vector，如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同 QKV是分别是embeding*Wq，Wk，Wv 将Source中的构成元素想象成是由一系列的<Key,Value>数据对构成，此时给定Target中的某个元素Que...
注意力机制的qkv_从维度角度理解
wangmarkqi的博客
09-11 2291
关于qkv
【Attention(4)】【QKV的自注意力机制】 主要思路（笔记）
Hali_Botebie的博客
04-27 2306
也就是说，X 序列每一个长度为 Dx，输入系统（输入N 个（这里设 N=3）），则此时得到三个长度为Dk的向量，每一个向量得到一个对应的Q K V，不改变输入的 X 的对应 N 这部分的维度，但是将长度 Dx 改变为了 Dv（这里的 Dv 是可以任意设置的，只要通过操作此时从 X 到值 V 的投影操作对应的矩阵 Wv 就可以了）想要模拟全连接神经网络的思路来构建一种更好的，可以处理变长输入序列 + 捕捉长距离关系的模型，可以考虑利用注意力机制来 动态地 生成权重，这也就是 自注意力模型 的主要思路。
注意力机制QKV的作用 简单易懂
sunshine2304的博客
10-30 4368
但是随着对这个问题的深入理解，通过我们的思考脑子里想起来的东西越来越多，并且能够开始对这段文本即query，提取关键词信息进行表示，这就是注意力作用的过程，通过这整个过程我们最终脑子里的value发生了变化。但有一种特殊情况，就是我们query与key和value相同，这种情况我们成为自注意力机制，就如同我们刚刚的例子，使用一般的注意力机制，是使用不同给定文本的关键词表示它。而整个文本的信息就相当于query，value的含义则更加抽象，可比作是你看到这段文本信息后，脑子里复现的答案信息。
【Attention(3)】【QKV的注意力机制】 主要思路（笔记）
Hali_Botebie的博客
04-27 2053
与我预想的不同，以为一个前馈神经网络就可以输出所有对应的得分，即输出层的维度是与input序列长度一样；1、先进行相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I"与source中每个单词的相似度（和为1）），也可以注意力值；这里的v与上面的V是不一样的，这属于一个单隐藏层的前馈神经网络；v属于隐藏层激活后的一个计算得分的权重系数矩阵；3、然后相应的V与相应的P进行加权求和，就得到了context vetor；3、"I"与"中国人"的相似度；1、"I"与"我"的相似度，2、"I"与"是"的相似度；
注意力机制QKV理解
junjunzai123的博客
08-23 1万+
注意力机制说白了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。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1个tensor就够了呢？不够啊！如果每个input只有一个相应的q，那么q1和q2之间做乘法求取了a1和a2的关系之后，这个结果怎么存放怎么使用呢？而且a1和a2之间的关系是对偶的吗？如果a1找a2和a2找a1有区别怎么办？只定义一个这模型是不是有点太简单了 一
Transformer多头注意力机制中Q，K，V分别代表什么?
weixin_45720876的博客
04-02 2866
最近在学习Transformer这一深度学习模型架构，随手记录一下知识点，以防忘记，在阅读本篇文章前，读者需事先了解Transformer的基本结构和概念。
人人能懂的Transformer架构：一文看透注意力机制QKV的核心运算
youmaob的博客
09-18 1019
人人能懂的Transformer架构：一文看透注意力机制QKV的核心运算
注意力机制 QKV
03-28
### 注意力机制 QKV 概念及用法 #### 1. 查询 (Query, Q)、键 (Key, K) 和值 (Value, V) 的定义 在注意力机制中，查询 (Q)、键 (K) 和值 (V) 是核心组成部分。它们通过线性变换由输入数据生成[^1]。具体来说： - *...
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