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补充:理解Query、Key和Value

Query、Key和Value是自注意力机制(Self-Attention)的核心概念。

Query、Key和Value的定义

  1. Query(查询):- 每个输入元素(如单词、字符等)都有一个Query向量。Query向量表示我们正在寻找的信息或特征。- 在计算注意力权重时,Query用于匹配Key,从而确定关注哪些元素及其重要程度。
  2. Key(键):- 每个输入元素也有一个Key向量。Key向量表示元素的特征或内容。- Key用于与Query匹配,计算两者的相似度或相关性,从而确定哪些元素对当前Query重要。
  3. Value(值):- 每个输入元素还有一个Value向量。Value向量表示实际的信息或特征值。- 在计算出注意力权重后,这些权重用于加权Value,从而生成最终的输出。

Self-Attention机制中的Query、Key和Value

在Self-Attention机制中,输入序列的每个元素都通过线性变换生成Query、Key和Value向量。这些向量的计算过程如下:

Q = XW^Q

K = XW^K

V = XW^V

其中,X是输入序列的特征矩阵,每一行对应一个输入元素的特征向量;W^QW^KW^V是用于生成Query、Key和Value向量的可训练权重矩阵。

总结

在Transformer中:

  • Query用于寻找当前输入元素应该关注的信息。
  • Key表示输入元素的特征,用于与Query匹配。
  • Value包含实际的信息,用于生成最终的注意力输出。

通过这种机制,Transformer能够有效地捕捉输入序列中元素之间的关系,实现高效的特征提取和序列建模。


本文转载自: https://blog.csdn.net/kawhiDK/article/details/140802099
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