1. self-attention 公式 Attention(Q,K,V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}) V 2. Attention与QKV起源. 有一种解释说，Attention中的 Query ， Key ， Value 的概念源于信息检索系统。 举个简单的 …

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2023年2月2日 · X分别乘以三个矩阵，生成Q、K、V矩阵. 其中， ， 和 是三个可训练的参数矩阵。 输入矩阵 分别与 ， 和 相乘，生成 、 和 ，相当于经历了一次线性变换。 Attention不直接使用 …

本专栏用于整理深度学习相关的Tips，方便查阅，重在公式与计算流程的清晰展示 全文字数1516，阅读共需5分钟为了方便理解 MHA ，这里整理其关键公式，然后说明 d_q,d_k,d_v …

2023年2月9日 · 重新看了一下neurips 2017上的原始论文，感觉正是因为原始论文里面的图，绘制的不严谨，导致很多人在初学transformer的时候，都是在问： Q, K, V到底是怎么来的？？？ …

不扯公式，给你一个直观的解释。 q是一组查询语句，v是数据库，里面有若干数据项。对于每一条查询语句，我们期望从数据库中查询出一个数据项（加权过后的）来。

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^{O} 这 …

2020年8月31日 · 理论上分析，计算 V = X W_v 的作用是通过对 X 做线性变换，映射到可以和 \operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{T}}{\sqrt{d_{k}}}\right) 相乘的表示空间内。 如果不做这 …

DeepSeek官网入口、下载及使用教程. DeepSeek简介： DeepSeek，特别是 V3版本 ，因其十分有效的控制训练模型成本和开源免费的模式震惊全球，登顶应用商店的下载排行榜，甚至重创 …

知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …