qkv

【深入理解Attention】Transformer的理解和代码实现

1Self-attention自注意力机制1.1QKV的理解attention和推荐算法有类似之处我们在电商购物平台上输入查询query，然后平台返回商品列表系统会根据query去查找所有相似度高的商品
量子-Alex·2024-02-20 05:18

Transformer 代码补充

先说个题外话，在之前李宏毅老师的课程中提到multi-headattention是把得到的qkv分别乘上不同的矩阵，得到更多的qkv。
Karen_Yu_·2024-01-31 21:27

白话BERT

一个矩阵乘法就做完了，所以是并行的2、multi-head也就是self-attention做了多次，一组QKV是一个特征的表达，用多头提取不同的特征表达将所有的特征表达进行拼接，然后用全连接矩阵进行降维
TtingZh·2024-01-31 07:38

第四课：GPT2

文章目录第四课：GPT21、学习总结：GPT2的学习目标和概念任务调节零样本学习和零短任务迁移模型结构GPT-2自注意力掩码实现1-创建qkv2-评分3-合并注意力头4-Projecting课程ppt及代码地址
一条大蟒蛇6666·2024-01-22 02:40

注意力机制

QKV又是什么？为什么它们要叫query、key、value，它们有啥关系？
湘溶溶·2024-01-18 10:09

transformer attention注意力理解 QKV含义深度探索

此处为b站学习视频记录https://www.bilibili.com/video/BV1dt4y1J7ov/?share_source=copy_web&vd_source=c675206b339487e9755eec554de241a9现在给出一个人的腰围为57，想要预测他的体重，自然的，因为体重57在56和58之间，所以我们推断其体重在43～48之间但是我们还需要定量计算体重预测值，怎么办呢
sdu_study·2024-01-17 14:18

66.网游逆向分析与插件开发-角色数据的获取-角色类的数据分析与C++还原

reclass目录下：注意它分x64、x32版本，启动是用管理员权限启动否则附加时有些进程附加不上链接：https://pan.baidu.com/s/1AUvy5u5FBDyeyQJFLhMSew提取码：qkv2
染指1110·2024-01-11 00:34

论文阅读 Attention is all u need - transformer

seq2seq，RNN2.2.2我的理解3.Sublayer3.1多头注意力multi-headself-attention3.1.1缩放点乘注意力ScaledDot-ProductAttention3.1.2QKV3.1.3multi-head3.1.4masked3.2
highoooo·2024-01-09 20:00

64 注意力机制 | 65 注意力分数【动手学深度学习v2】

加性：qkv向量长度可以不一样总结代码更加精细的mask控制加性注意力，还是看书吧有解释比较复杂，是因为要做成向量版本！可视化这个图，看哪一帧比较重要？！
联系丝信·2024-01-08 06:51

人工智能论文通用创新点(持续更新中...)

卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话，运算规模会特别大，即上图中右边(卷积)会算得比较快，左边(自注意力机制)会算得比较慢，所以我们要想些办法让自注意力机制规模小一点，本篇文章就只让qkv
十有久诚·2024-01-04 02:53

论文解读：On the Integration of Self-Attention and Convolution

卷积可以接受比较大的图片的，但自注意力机制如果图片特别大的话，运算规模会特别大，即上图中右边(卷积)会算得比较快，左边(自注意力机制)会算得比较慢，所以我们要想些办法让自注意力机制规模小一点，本篇文章就只让qkv
十有久诚·2023-12-21 15:12

一起学习：大型语言模型（LLM）中的QKV（Query, Key, Value）和多头注意力机制

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM），比如GPT-3和BERT，彻底改变
新加坡内哥谈技术·2023-12-06 07:00

Transformer的一点理解，附一个简单例子理解attention中的QKV

Transformer用于目标检测的开山之作DETR，论文作者在附录最后放了一段简单的代码便于理解DETR模型。DETR的backbone用的是resnet-50去掉了最后的AdaptiveAvgPool2d和Linear这两层。self.backbone=nn.Sequential(*list(resnet50(pretrained=True).children())[:-2])经过一次卷积加上
河北一帆·2023-12-03 16:22

通俗易懂：Attention中的Q、K、V是什么？怎么得到Q、K、V？

说一下Attention中的QKV是什么，再举点例子说明QKV怎么得到。还是结合例子明白的快。Attention中Q、K、V是什么？首先Attention的任务是获取局部关注的信息。
Rulcy·2023-11-30 23:32

深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？

IIIItdaf回答：我一做CV的，因为在了解Transformer，今天看Self-Attention中的QKV，也产生了此疑惑，为什么非要定义三个tensor，故搜到此问
人工智能与算法学习·2023-11-30 23:31

如何理解self attention中的QKV矩阵

如何理解selfattention中的QKV矩阵疑问：三个矩阵的形状是一样的（embd_dim*embd_dim），作用也都是对输入句子的embedding做线性变换（tf.matmul(Q,input_value
算法有点趣·2023-11-30 23:00

ATTENTION QKV理解

https://blog.csdn.net/u013887652/article/details/101062567?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendF
火星种萝卜·2023-11-30 23:28

最粗暴简单的理解self-attention QKV含义

把每个向量映射为QKV，V是用来表征这个人的特征的，是一个人的灵魂，V可以表征这个人拥有善良、美丽、纯真的特性。可以把A变成QV两个人，Q是男，V是女，但是没有灵魂，灵魂在V里放着。
七月的和弦·2023-11-30 23:27

Transformer中的多头注意力机制-为什么需要多头？

答案是：多头注意力机制的组成是有单个的selfattention，由于selfattention通过产生QKV矩阵来学习数据特征，那每一个selfattention最终会产生一个维度上的输出特征，所以当使用多头注意力机制的时候
yzZ_here·2023-11-28 20:14

YOLOv8-Seg改进：位置信息的轴线压缩增强注意力Sea_Attention| ICLR2023 SeaFormer，轻量级语义分割算法，复旦大学和腾讯

本文改进：位置信息的轴线压缩增强注意力Sea_Attention，一方面将QKV特征进行轴线压缩后再注意力增强，另一方面将QKV特征使用卷积网络提升局部信息，最后将二者融合，输出增强特征Sea_Attention
会AI的学姐·2023-11-22 14:36

注意力机制QKV在GAT（Graph Attention Network）的体现

注意力机制其实并没有规定Q、K、V的具体来源，GAT是规定了一套Q、K、V，自注意力是规定了另一套Q、K、V。核心其实只要计算满足下图的矩阵形式计算流程就是所谓的注意力机制了。学过注意力机制的应该都看的明白。在自注意力机制self-attention中，Q、K和V是通过线性变换从同一个特征向量中获得的，是同一个特征矩阵X同源的，也就是Q、K、V都是来源于同一个特征矩阵X，只不过Q、K、V是同一个特
重剑DS·2023-11-11 17:38

BaiChuan-QWen

的规模不会为下游任务带来负面影响ModelPositionalembedding：选择RoPE，反向更新时选择FP32的精度而不是FP16或BP16，以提高模型精度Bias：在多数layer中去除了bias，但是在注意力的QKV
银晗·2023-10-30 03:09

LangChain+LLM实战---BERT主要的创新之处和注意力机制中的QKV

BERT主要的创新之处BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面：双向性（Bidirectional）：BERT是第一个采用双向Transformer架构进行预训练的模型。传统的语言模型如GPT（Generat
lichunericli·2023-10-29 15:03

LoRA 是如何工作的？

上面黄色部分，QKV部分就是：交叉注意力层。交叉注意力层里排列着权重，这些权重成矩阵的形式排列。就像Excel表格一样。LoRA模型通过将权重添加到这些矩阵中来微调模型。LoRA模型文件
山鬼谣me·2023-10-16 02:30

transformer系列2---transformer架构详细解析

1.1.2几种编码方式对比1.1.3实现代码1.2位置编码1.2.1使用位置编码原因1.2.2位置编码方式1.2.3位置编码代码2注意力Attention2.1自注意力self-attention2.1.1QKV
CV一闪一闪亮晶晶·2023-10-03 08:47

self-attention和cross-attention

为什么Self-Attention要通过线性变换计算QKV，背后的原理或直观解释是什么？-知乎回答题主问题题主的问题:在attention中都经过一个映射，那么建模的相似度是否就没有意义了？
Kun Li·2023-09-27 21:24

LLM各层参数详细分析（以LLaMA为例）

首先看QKV。
Αλήθεια·2023-09-22 14:10

KVCache原理简述

这里面提问【天王盖地虎，】的QKV实际上重复计算了很多遍。由于GPT是单向注意力，每层的提问的KV只根据上一层的提问的KV（或提问的嵌入向量）
绝不原创的飞龙·2023-09-21 16:25

Transformer-2. 注意力分数

上一节记录了注意力机制的基础，这一节主要做几个实现，沐神说qkv在不同任务中的角色不一，所以后续内容才会搞懂qkv是啥玩意。上节使用了高斯核来对查询和键之间的关系建模。
cartes1us·2023-09-12 01:51

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-localNeuralNetworks-影醉阏轩窗-博客园自己对三个变量在图像中的理解首先
zouxiaolv·2023-09-11 16:13

注意力机制

如果翻译单词I时，则Query为I，source中的“我”“是”“中国人”都是K，而V代表每个source中输出的contextvector，如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同QKV
十二分热爱·2023-09-11 15:43

注意力机制的qkv

关于这个的介绍网络上非常非常多,不再赘述.仅仅就一个公司同事问我的一个问题补充下,让入门同志更加明白.他的问题是,这个qkv针对每个字变化,还是针对每个句子变化.事实上,qkv不是针对句子和字来设定的,
wangmarkqi·2023-09-11 15:12

关于Transformer的理解

关于Transformer，QKV的意义表示其更像是一个可学习的查询系统，或许以前搜索引擎的算法就与此有关或者某个分支的搜索算法与此类似。
HeroFUCKEVERYTHING·2023-08-10 06:14

Vision Transformer （ViT）：图像分块、图像块嵌入、类别标记、QKV矩阵与自注意力机制的解析

包括图像分块（ImagePatching）、图像块嵌入（PatchEmbedding）、类别标记、（class_token）、QKV矩阵计算过程、余弦相似度（cosinesimilarity）、Softmax
_养乐多_·2023-07-30 07:19

注意力机制QKV的作用 简单易懂

关于注意力机制，一直都了解的比较浅显，只知道怎么去计算，但是具体算出来的怎么就体现了词跟词之间的关系一点都不清楚。后来在b站上看到一个讲解transformer的视频，里边给了一个特别简单易懂的解释，就把它粘过来分享一下，具体如下：假设有一个问题：给出一段文本，使用一些关键词对它进行描述！为了方便统一正确答案，这道题可能预先已经给大家写出来一些关键词作为提示，其中这些给出的提示就可以看作key。而
sunshine2304·2023-07-25 09:21

随记·手撕coding | MultiheadAttention

无聊撕一下多头注意力吧～：qkv过完QKV线性层，按头切割，过attention，按头拼接，过fc融合即可输出。
#苦行僧·2023-07-19 23:49

自注意力机制笔记

说到自注意力机制就会想到QKV，那么为什么要定义三个Tensor呢？
我真不会写代码·2023-07-19 11:13

Transformer and Self-attention

大家可能多多少少看过这类博客，对这些概念有一些了解，什么QKV呀，encoder，decoder呀。
圣颖君·2023-07-15 04:04

DataFun: ChatGPT背后的模型详解

ChatGPT背后的模型详解OverviewTransofrmer各个构件都有一定的作用Multi-headselfattention每个字的重要性不一样，学习QKV三个矩阵（query，key，value
uncle_ll·2023-07-14 10:52

视觉Transformer中文课来了！手撕代码、论文精讲、内容完全免费并开源！

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、Attentionisally
Amusi（CVer）·2023-06-11 19:03

nn.MultiheadAttention

所谓Multi-HeadAttention其实是把QKV的计算并行化我们先不考虑其并行化的计算过程，只关注他的输入输出。上面两个图，图一是对第i个词执行注意力机制的过程。
yf416·2023-04-21 14:39

Transformer在计算机视觉中的应用-VIT、TNT模型

上期介绍了Transformer的结构、特点和作用等方面的知识，回头看下来这一模型并不难，依旧是传统机器翻译模型中常见的seq2seq网络，里面加入了注意力机制，QKV矩阵的运算使得计算并行。
老师我作业忘带了·2023-04-01 15:29

简单理解TransFormer

都是李宏毅老师的内容(不喜勿喷)1.self-attention在介绍transformer之前，必须先了解self-attention(1)先将X输入Embedding(a=Wx),然后a乘相关的权重，生成QKV
呆呆珝·2023-03-11 07:48

Decoder如何工作、Transformer如何训练、以及exposure bias问题

Decoder的工作主要涉及到交互注意力，所谓交互注意力是指：使用Encode的输出结果a(i)生成k(i)、v(i)，然后Decode根据输入生成q(i)，如此q、k、v都得到了，从而计算注意力，由于qkv
霄耀在努力·2023-02-28 19:48

算法面经字节篇

2.auc用过么f1怎么算，带参数的f1知道吗3.讲讲bert整个结构训练任务都有啥（mask下一句）后续bert针对“下一句”任务的改进4.讲讲transformersself-attention的QKV
持续战斗状态·2023-01-26 22:14

scale_dot_product_attention and multi_head_attention tf2.x

encoder中的attention叫做self-attention，此时QKV分别为这个模块的输入（第一层为词嵌入，第二层及以后为上一次层的输出）分别乘上三个矩阵得到的结果分别为QKV，这三个矩阵是在训练的时候学习
github_元宝·2023-01-25 22:01

浅析NLP中的Attention技术

我们常用QKV模型来理解Attention，Q指query，K指key，V指value。其整个流程包括三个步骤（如下图）：（1）AttentionScore。
guofei_fly·2023-01-23 08:53

重学Attention

注意力机制对比RNN主要解决了RNN无法并行，并且不能解决长序列依赖问题所以为什么设计QKV这三个矩阵一边来是让K==V的首先通过Q和K点击计算Attention矩阵，这个矩阵表明的是V上每一个特征与Q
70pice·2023-01-22 23:56

Multi-head Self-attention

使用同样的方法得到,,,在计算的时候和之前一样，注意只和同一种类型的QKV计算比如,，,，中bi1=softmax(*)*bi2=softmax(*)*最后把bi1和bi2接起来，再乘上一个矩阵得出bi
BEINTHEMEMENT·2023-01-18 01:30

【深度学习】李宏毅2021/2022春深度学习课程笔记 - (Multi-Head)Self-Attention (多头)自注意力机制 + Pytorch代码实现

文章目录一、序列标注二、全连接神经网络三、Window四、Self-Attention自注意力机制4.1简介4.2运行原理4.3QKV五、Multi-HeadSelf-Attention多头注意力机制5.1
WSKH0929·2023-01-07 09:09
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