深度学习的相似度计算 向量之间的相似程度计算 Q K V的注意力权重

最新推荐文章于 2025-08-26 19:15:06 发布
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构建推荐系统的相似检索技术：从距离度量到深度学习的快速了解
张彦峰的博客
11-04 10万+
相似检索方法是一种用于从大量数据中找到与查询数据相似的数据项的技术。这种方法通常用于信息检索、推荐系统、图像处理、自然语言处理等领域。相似检索主要方法可以总体分为以下几类：这些方法各自有其适用的场景和特点，选择合适的相似检索方法取决于应用的需求、数据类型和性能要求。通常，研究和实践中会根据具体情况采用不同的方法或它们的组合来解决相似检索问题。
【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 2305
【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？
深度学习与机器学习 对比相似向量
bing1zhi2的专栏
01-10 692
深度学习和机器学习经常涉及到对比向量相似度的问题，特别的查询新向量与库中哪个向量最近，对于少数量的而言，可以遍历 依次对比，数量太多，速度就成一个问题。一般有基于树的方法、哈希方法、矢量量化方法。 基于哈希的方法，对于小数据集和中型规模的数据集(几个million-几十个million)，开源框架 FALCONN和 NMSLIB 是一个非常不错的选择，如果对于大型规模数据集(几百个million...
干货！基于深度学习的向量嵌入技术在时间序列相似性查询中的应用
AITIME_HY的博客
12-18 1510
点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！相似性搜索是时间序列分析的一个基本操作。根据最近的研究，基于iSAX的索引在相似性搜索中达到了目前的最优水平。然而，它们的性能在高...
自注意力self-attention理解(qkv计算、代码)
m0_59959542的博客
01-07 2350
self-attention中的核心便是qkv的计算，首先是将输入向量分别乘上三个可学习的的矩阵得到Query(查询)、Key(键)、Value(值)；再将q和k点乘达到全局建模的作用，将qk结果进行softmax得到Attention分数；最后将Attention和v相乘这个操作我的理解是：可以把Value这个矩阵理解成一个”筛子“(可以讨论讨论)
新手学信息检索4：向量空间模型与相似度计算
andun6063的博客
01-08 599
相似度从字面上理解就是两个事物的相似程度。在信息检索中，相似度表示的是两个文档之间的相似程度或者查询与文档的相似程度。 首先回想一下检索过程： 1：首先用户输入查询词。 2：搜索引擎根据查询词查找相应的文档。 3：搜索引擎把查询结果以一定的方式显示给用户。 那么一篇文档是否满足用户的查询需求可以用文本与查询的相似程度来衡量。而相似度到最后总能够计算成一个实数，所以可以根据文档与...
注意力模型QKV矩阵与位置向量计算
活到老、学到老
08-16 2145
位置向量（Positional Encoding）在 Transformer 等模型中用于为输入序列中的每个位置编码位置信息，以便模型能够捕捉序列中的顺序关系。在注意力机制中，Query (Q)、Key (K) 和 Value (V) 矩阵是通过对输入向量进行线性变换得到的，而这些矩阵的初始化与更新与神经网络的权重类似。最常用的计算位置向量的方法是基于正弦和余弦函数。通过理解和应用位置向量，Transformer 等模型能够捕捉到序列中的位置信息，从而更好地处理和生成与顺序相关的输出。
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。
注意力机制简单理解：qkv(x)输入，输出。我喜欢吃苹果，最后输出可能得形式。嵌入向量是什么。e_i_j表示第i个单词嵌入向量的第j个元素，以翻译为基础，以图像为基础-讲解一个生动的案例
ZJQ的博客
04-04 757
注意力机制简单理解：qkv(x)输入，输出。我喜欢吃苹果，最后输出可能得形式。嵌入向量是什么。e_i_j表示第i个单词嵌入向量的第j个元素，以翻译为基础，以图像为基础-讲解一个生动的案例
【深度学习的骨架与脉搏】注意力机制（一）（基本思想）
十二月的猫
04-19 2685
神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）是在计算能力有限的情况下，将计算资源分配给更重要的任务，同时解决信息超载问题的一种资源分配方案。在神经网络学习中，一般而言模型的参数越多则模型的表达能力越强，模型所存储的信息量也越大，但这会带来信息过载的问题。那么通过引入注意力机制，在众多的输入信息中聚焦于对当前任务更为关键的信息，降低对其他信息的关注度，甚至过滤掉无关信息，就可以解决信息过载问题，并提高任务处理的效率和准确性。
基于深度学习问答系统中的语义相似度计算
ZJRN1027的博客
05-02 9008
问答系统问答系统，简称QA，是自然语言处理领域的一类经典问题。问答系统的模式基本上分为两类：1. 由输入的问题在n个候选答案中选取一个最佳的答案。2. 由输入的问题在已有的问题中选取一个语义最相似的问题，将该已有问题的答案作为最终的答案返回。        第一种问答系统类似与京东客服的自动回答系统，很多使用过京东客服或是淘宝客服的同学会知道，当你问关商品或是关于售后以及物流的一些问题时，系统会自...
人工智能深度学习系列—探索余弦相似度损失：深度学习中的相似性度量神器
u013889591的专栏
08-03 3337
在机器学习和模式识别领域，评估样本间的相似性是一项基本而关键的任务。余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）作为一种衡量向量间相似度的损失函数，在深度学习中被广泛用于相似性度量问题。本文将详细介绍余弦相似度损失的背景、计算方法、使用场景、代码实现及总结。**余弦相似度是两个向量的夹角的余弦值，用于衡量它们的方向相似度，而不考虑它们的幅度。**在自然语言处理、图像检索和推荐系统中，评估样本间的相似性对于提高模型性能至关重要。然而，传统的损失函数往往关注向量的大小，而非方向。
Transformer动画讲解-注意力计算Q、KV
2401_84208172的博客
08-16 895
Transformer的起源:Google Brain 翻译团队通过论文《Attention is all you need°》提出了一种全新的简单网络架构--Transformer，它完全基于注意力机制，摒弃了循环和卷积操作。
Transformer揭秘：注意力机制QKV到底计算了什么？（技术小白也能懂！）
最新发布
优快云_430422的博客
08-26 1339
本文用通俗易懂的办公室点奶茶场景，生动解释了Transformer中的QKV机制和注意力原理。文章将Q(提问)、K(身份)、V(内容)比作"提问者-钥匙-锁"的关系，通过五人点奶茶时如何筛选关键需求的过程，展示了注意力机制如何计算相关性并加权信息。同时指出Transformer的强大之处在于其双向、多层、多头注意力机制，能像多个助手分工协作一样处理复杂语义关系。最后强调技术本质是模拟人类的选择性倾听能力，并附带了大模型学习资料免费领取方式。全文用生活化类比化解技术术语的晦涩，帮助读者轻松
社区问答（Q-Q匹配问答）文本相似度计算的四类方法
weixin_38100489的博客
07-02 1553
本文是我自己的思考。如果有纰漏，欢迎大佬们在评论区怼我，帮助我进步~~ 智能问答的其中一类 社区问答（也就是Q-Q匹配问答）的第一个环节是计算问题的文本语义向量表示；第二个环节就是通过向量的匹配得到最佳的问题候选。下面是我知道的做第二个环节的4类方式。（不是四种，而是四类。） 第0种、直接两两做bert 最慢的方式。复杂度是O(n)。每次两两匹配的耗时都要做一次bert（可以转tensorflow的estimator做成实时的）。也是耗时最长的方式。 如果匹配的q-q对较少，是可以直接用bert类的模型直接
向量之间相似度计算的若干方式
看我，看我，还看我，再看我就把你吃掉！
06-02 3560
向量之间相似度计算的若干方式 假定存在向量与向量，计算两者之间的相似度。 一. 传统基于距离度量的相似度计算 ①欧氏距离 import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(Q - K))) # or dist = numpy.linalg.norm(Q- K) ②余弦距离 import numpy from scipy.spatial.distance import pdist dist = 1 - numpy.dot(Q,
深度学习基础 - 叉积、点积、余弦相似性、马氏距离
二分掌柜的
02-28 6803
TensorFlow - 数学期望 flyfish 笔记 其他名字 expectation, mathematical expectation, EV, average, mean value, mean, first moment. 数学期望、均值，期望，物理学中称为期待值 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值是试验中每次可能的结果乘以其结果概率的总和。 期望值像是随机试...
SAINT：面向知识跟踪的适当Q、K和V计算
iZYL_的博客
04-26 2135
Towards an Appropriate Query, Key, and ValueComputation for Knowledge Tracing 面向知识跟踪的适当Q、K和V计算 ABSTRACT 知识追踪是通过学习活动对学生的知识进行建模的行为，是计算机辅助教育领域广泛研究的问题。 借助专注于目标预测相关信息的注意力机制，循环神经网络和基于 Transformer 的知识追踪模型的性能优于贝叶斯知识追踪和协同过滤等传统方法。 然而，当前最先进的知识追踪模型的注意力机制有两个限制。 首先，.
Transformer中的Q，K，V
vivi_cin的博客
06-25 6781
transformer中的Q,V,T和attemtion
基于BERT句向量的文本相似度计算方法详解
资源摘要信息:Python文本相似度：BERT句向量比对.pdf是一份结构清晰、内容完整的文档，旨在介绍如何利用BERT模型进行文本相似度计算，特别是在句向量比对方面的应用。文档从背景、传统方法、BERT模型原理、句向量...
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