自我注意力机制QKV
时间: 2025-02-03 12:13:23 浏览: 56
### 自我注意力机制中的QKV概念
在自我注意力机制(Self-Attention)中,核心操作依赖三个矩阵:查询(Query, Q),键(Keys, K),以及值(Values, V)[^1]。这些矩阵由输入数据经过线性变换获得。
#### 查询(Q)
查询代表当前处理位置的兴趣点或焦点所在。对于给定的位置i来说,Query_i表达了该位置上的元素想要寻找其他哪些部分的信息。这有助于理解当前位置与其他位置之间的关系强度。
#### 键(K)
键则对应着各个可能被关注对象的特点描述。当一个查询试图找到与其匹配的内容时,会与所有的键进行比较以评估相似度得分。这种设计使得模型能够衡量任意两个位置间的关联紧密程度。
#### 值(V)
一旦确定了某一对查询和键之间存在较强的相关性之后,则可以通过对应的值来获取具体要传递的实际内容。简单地说,如果某个地方被认为是非常重要且值得特别留意的话,那么其携带的价值就会更多地反映到最终输出里去。
#### 计算过程
为了实现上述功能,在实际运算过程中:
- 输入会被映射成三组不同的向量——即Q、K 和V;
- 使用softmax函数对`dot-product of Query and Key / sqrt(d_k)`的结果做归一化处理得到权重分布;
- 权重再乘以Value从而加权求和形成新的表示形式[^4]。
```python
import torch.nn.functional as F
def scaled_dot_product_attention(query, key, value):
dk = query.size(-1)
scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / (dk ** 0.5)
attention_weights = F.softmax(scores, dim=-1)
output = torch.matmul(attention_weights, value)
return output
```
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