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注意力机制中的Q、K和V的意义

注意力机制中的Q、K和V的意义_Takoony的博客-CSDN博客_注意力机制qkv（这个讲的比较细致，透彻）

Non-local Neural Networks - 影醉阏轩窗 - 博客园

自己对三个变量在图像中的理解

首先：Q与K的理解

Q：在图像里面就是将图像摊平变成H*W

K：在图像里面也是将图像摊平变成H*W

V：在图像里面也是将图像摊平变成H*W（它的维度是和K相同的）

首先求出各个像素之间的相关性权值 = softmax\left ( K\ast Q^{T} \right )，然后将求得权值在与V相乘就得到加强的特征图谱。

以上是我的简单理解，如有错误请批评指正!!!!!


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