在self-attention中，每个单词有3个不同的向量，它们分别是Query向量（ Q ），Key向量（ K）和Value向量（ V），长度一致。 它们是通过3个不同的权值矩阵由嵌入向量 X 乘以三个不同的 …

Transformer [^1]论文中使用了注意力 Attention机制，注意力Attention机制的最核心的公式为： 这个公式中的 Q 、 K 和 V 分别代表Query、Key和Value，他们之间进行的数学计算并不容易理 …

Transformer 的核心是 Self-Attention，而 Self-Attention 的核心是 Multi-Head Attention，而要深入理解 Multi-Head Attention，就需要从 Q 、 K 、 V 开始理解 W^ {Q} ， W^ {K}， W^ {V}， W^ …

2023年11月2日 · Transformer中的Q、K和V是指在 自注意力机制 （self-attention mechanism）中使用的三个输入表示向量。 Q表示查询向量，K表示关键向量，V表示数值向量。 这三个向量 …

Query 和 Key 的作用是计算序列中各元素间的相关性，通过点积计算q和k的相似度： 这一步的作用是让 qi根据所有的 Key 找到相关的 Value，并将这些 Value 的信息进行融合，生成新的表 …

这三个本来是数据库的术语，Query就是「我要找什么」，Key-Value是数据库里面的「键」和「值」。 这个就相当于我首先要查找一个东西，然后通过和键的结合，找到了值。 Attention = …

2024年3月18日 · 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 …

2023年8月20日 · 其实直接用邱锡鹏老师PPT里的一张图就可以直观理解——假设D是输入序列的内容，完全忽略线性变换的话可以近似认为Q=K=V=D (所以叫做Self-Attention，因为这是输入 …

2025年1月14日 · 自注意力机制（Self-Attention）是Transformer模型的核心组件，它的目标是为输入序列中的每个位置的元素，找到该位置与其他所有位置元素之间的关联性（或权重），从而 …

2023年2月9日 · 右边（multi-head attention）的，输入的Q, K, V和左边（scaled dot-product attention）的三个输入，Q, K, V，根本不是一个东西。 这个最容易引起误导。 右边的，Q， …