10-构建QKV矩阵

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:17

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【Attention(4)】【QKV的自注意力机制】 主要思路（笔记）
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。
LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解
Transformer 中 Self-Attention、Multi-Head-Attention 原理与实践。
Transformer 模型详解
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 1. Transformer 结构 首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transformer 用于中英文翻译的整体结构。 transformer整体结构 可以看到 Tran...
Transformer动画讲解 - 注意力计算Q、K、V
W_Q的维度通常是(d_model, d_k)，其中d_model是输入嵌入的维度（也是模型的维度），而d_k是Q/K/V向量的维度。假设d_k被设定为128。
C++图的建立---邻接矩阵-----邻接表
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