Transformer注意力模块（Attention)矩阵变换维度详解

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分类专栏： Transformer 深度学习 文章标签： transformer 矩阵 深度学习
于 2025-01-15 22:59:36 首次发布
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  • 计算Query、Key和Value输入

        通过线性变换分别得到Query(Q)、Key(K)和Value(V)：

Q=XW_{Q}

K=XW_{K}

V=XW_{V}

        其中W_{Q},W_{K},W_{V}分别是训练的权重矩阵，dmodel=Embedding size。

  • 计算注意力分数（Attention Scores）

        利用 Query 和 Key 计算注意力分数。注意力分数是 Query 和 Key 的点积，

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它没有为每个时间步输出单一的数字，而是为每个时间步输出一个 d 维向量，这个向量的维度与 Transformer 的词向量维度相同，这个向量被加到输入的单词向量中，从而为单词向量添加了位置信息。softmax的意义就是归一化处理，softmax之后，这些数字的和为1了，那么attention的核心机制是什么？但是这种方式存在很大的问题，句子越长，后面的值越大，数字越大说明这个位置占的权重也越大，这样的方式无法凸显每个位置的真实的权重，所以这种方式基本没有人用。可以表示这两个列向量之间的相似程度或相关性。
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近年来，attention机制在机器视觉和机器翻译领域受到了广泛的关注，有很多文章都是融合attention来提高性能。attention受启发于人类的视觉系统，最先应用于序列化的机器翻译(NLP)后又推广到计算机视觉中，本篇文章就来简单学习一下attention机制吧~
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