qkv

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

Transformer发展历程 Decoder输出特征利用DCT解码投分割

5.自注意力机制首先需要明白QKV分别是个啥。对于输入的每一个单词都生成三个vector，分别是query，key和value。这三个vector如何生成？将embedding层输出的向量分别
clarkjs·2023-01-06 13:17

不得不看！降低Transformer复杂度的方法

例如(32,512,768)的序列，n=512，d=768.首先，得到的QKV都是大小为的。相似度计算:与运算，得到矩阵，复杂度为softmax计算:对每行做softmax复杂度为，则n行的复杂
zenRRan·2022-12-29 11:52

【Medical & Transformer】论文阅读（极简版），可忽略该篇（写给自己）

Records正常在Transformer中，都是通过线性变化来得到qkv的。下图中的1x1，是因为作者没有用全连接，用的是1x1的卷积，这样做也是可以的。相对位置编码。
追光者♂·2022-12-25 18:47

Transformer encoder层的使用

今天，由于实验需要，所以要尝试encoder层的使用，但是呢，发现两个问题：1.许多人的实现都是不一致的，有的人qkv是直接用x赋值，有的人是全连接层，有的人是矩阵乘积，后面两个应该是一个意思，但是第一个我是看不懂的
zybdb_0827·2022-12-25 16:37

【Transformer】医学分割领域的应用与扩展（论文阅读）（二） || DETR

关于QKV的故事。可以参见之前记录过的：【DETR目标检
追光者♂·2022-12-25 08:53

【无标题】

使用不同的权重矩阵生成的QKV可以保证wordemdedding在不同空间进行投影，增强了表达能力，提高了泛化能力。
oceanWT·2022-12-25 01:27

【pytorch】手把手实现自注意力机制

2.我们想做的是，根据输入得到多头的qkv。qkv分别代表query，key，value。我们想用q
程思睿Siri·2022-12-18 12:00

self attention (自注意力机制)

QKV就是Q(Query)，K(Key)，V(Value)QKV本质上是代表了三个独立的矩阵，他们都是我们原本的序列X做了不同的线性变换之后的结果，都可以作为X的代表。可以理解为是在不同空间上的投影。
南妮儿·2022-12-11 10:08

transformer中QKV的通俗理解(剩女与备胎的故事)

用vit的时候读了一下transformer的思想,前几天面试结束之后发现对QKV又有点忘记了,写一篇文章来记录一下参考链接:哔哩哔哩:在线激情讲解transformer&Attention注意力机制（
Peter_Gao_·2022-12-09 08:20

超细节的BERT/Transformer知识点

1、不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会
人工智能与算法学习·2022-12-08 19:55

【Pre-Training】超细节的 BERT/Transformer 知识点

不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？为什么BERT选择mask掉
zenRRan·2022-12-07 01:45

Transformer——自回归Decoder到底在干什么？

Decoder整体结构详解图出自知乎文章：Transformer之Decoder的QKV来源图画的很清晰，Decoder分为两个部分，SelfAttention和EncoderAttention：SelfAttention
Irving.Gao·2022-12-06 07:51

技术笔记:Self-Attention机制

目录Self-Attention1.键值对注意力2.加权求和3.QKV矩阵4.的意义5.补充6.Self-Attention的代码实现Self-Attention在介绍基础知识之前，我们先抛出两个问题：
the sourth wind·2022-12-04 20:58

self-attention中的QKV机制

之前有写过attention和transformer的理解，但是对于selfattention中的qkv一直理解的不够透彻，直到今天看了李宏毅的视频才理解，所以记录一下。
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-03 09:18

【经典精读】Transformer模型深度解读

来自：浅梦的学习笔记“本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-headAttention的本质，FFN，PositionalEmbedding
zenRRan·2022-11-30 13:18

【NLP】Transformer模型深度解读

“本文对Transoformer模型进行了深度解读，包括整体架构，Attention结构的背景和细节，QKV的含义，Multi-headAttention的本质，FFN，PositionalEmbedding
风度78·2022-11-30 13:16

动手推导Self-Attention

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言译者:在medium看到一篇文章从代码的角度,作者直接用pytorch可视化了Attention的QKV矩阵,之前我对self-Attention
小白学视觉·2022-11-27 15:38

Transfomer各组件与Pytorch

参考视频参考文章文章目录前言结构图关于QKV的shape字典反转和编码解码CrossEntropyLoss(ignore_index=0)ModuleListzeros(1,0)vs.zeros(1)vs.zeros
MallocLu·2022-11-24 22:11

【BERT】Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

2.不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵（WQ,WK,WVW_Q,W_K,W_VWQ,WK,WV），会有什么问题？
尊新必威·2022-11-24 10:11

DETR训练自己数据集心得

对QKV的理解，先废一下话...计算流程参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82312421给定一组query，和当前输入样本input（每个样本都有各自的key），经过空间变化后
王吉吉丫·2022-11-22 11:31

Swin Transformer代码讲解

42.3.emded_dim=96就是下面图片中的C，经过第一个LinearEmbedding处理之后的通道数4.经过第一个全连接层把通道数翻为几倍6.在Muhlti-HeadAttention中是否使用qkv
QT-Smile·2022-11-21 12:07

动画详解Transformer模型注意力机制的概念与模型搭建

transformer模型中的多头注意力机制的概念，且通过7个attention注意力机制的变形，彻底了解了tranformer模型的多头注意力机制，哪里重点介绍了multi-headattention多头注意力机制中的QKV
人工智能研究所·2022-11-20 07:15

多头注意力机制的通俗式理解

首先QKV均来自同一个数据，假设我们有同一个输入数据a,则Q=Linear（a）K=Linear（a）V=Linear（a）其中，三个Linear（·）并非同一个，拥有不同的参数。
一如年少模样丶·2022-11-20 07:36

3.一脚踹进ViT——ViT总结完善

1.WQWKWV矩阵我们定义了一个qkv，实质上是一个Linear层，输入是所有的imagetokens/p
Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:31

RNN、Seq2Seq和Attention注意力机制的学习

方便查阅1、NLP中的RNN、Seq2Seq与attention注意力机制2、【学习笔记】注意力机制（Attention）3、小白都能看懂的超详细Attention机制详解tips：这个链接的评论里有对QKV
脑瓜嗡嗡0608·2022-11-19 21:18

Transformer理解

论文：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf目录论文：https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdfAttention注意力机制：QKV计算：
在努力的松鼠·2022-11-17 17:50

【paddle】Vision Transformer（attention）

讲得非常好可以看看paddle的transformer.py的源码多头注意力classAttetion(nn.layer):"""多头注意力-使用伸缩点积模型Forward:-输入每条为[N,D]的数据，初始化QKV
myaijarvis·2022-11-16 01:08

如何理解attention中的Q、K、V

其实是三个矩阵，矩阵如果表示为LxD，L是句子中词的个数，D是嵌入维度，在自注意力机制里，QKV是表示同一个句子的矩阵，否则KV一般是来自一个句子，而Q来自其他句子如何计算QKV我们直接用torch实现一个
头发没了还会再长·2022-11-10 16:34

Axial Attention 轴向注意力(RowAttention & column Attention)

axial-attention做法就是先在竖直方向进行self-attention，然后再在水平方向进行self-attention，以这种形式降低计算复杂度具体实现看下面可知，与经典attention比起来，QKV
hxxjxw·2022-10-31 11:33

最新最全的视觉Transformer教程！论文分析 + 逐行Coding，带你轻松玩转ViT

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、Attentionisally
PaperWeekly·2022-10-23 07:43

Vision Transformer打卡营来啦！朱欤博士带你从零玩转ViT爆款模型！

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、Attentionisally
飞桨PaddlePaddle·2022-10-23 07:43

注意力机制QKV理解

注意力机制说白了就是要通过训练得到一个加权，自注意力机制就是要通过权重矩阵来自发地找到词与词之间的关系。因此肯定需要给每个input定义tensor，然后通过tensor间的乘法来得到input之间的关系。那这么说是不是给每个input定义1个tensor就够了呢？不够啊！如果每个input只有一个相应的q，那么q1和q2之间做乘法求取了a1和a2的关系之后，这个结果怎么存放怎么使用呢？而且a1和
junjunzai123·2022-10-12 22:29

自然语言处理（NLP）入门——Transformer详解（2）

编码器部分注意力机制:[重点复习]注意力:快速聚焦,进行事务的判别的过程注意力机制:就是将注意力计算规则融入到网络中,然进行使用的过程,就是注意力机制,如果QKV都是相等的,则是自注意力机制多头注意力机制
程序汪赵可乐·2022-10-10 17:11

Transformer简明教程 P3 计算注意力

attention的QKV向量：自注意力计算流程：换成用矩阵计算，（计算机）效率更高/（数学上，矩阵和向量复杂度一样）：单头注意力机制和多头注意力机制：单头注意力机制：即只有一组QKV；多头注意力机制计算过程
XD0DX·2022-10-01 07:45

全网最通俗易懂的 Self-Attention自注意力机制 讲解

目录前言非常非常基础的知识键值对（Key-Value）注意力QKV矩阵的意义结语前言因工作需要，不得不再次将Transformer从尘封的记忆中取出。
越来越胖的GuanRunwei·2022-09-13 17:46

【MobileViT】

知识背景自注意加权融合，QKV都是输入x乘以对应的W权值矩阵得到，W权值会更新学习；dk代表K的维度，同样的有dq、dv，这样做对权值矩阵进行一次缩放再送入softmax，因为原输入乘以权值矩阵后，得
小橘AI·2022-09-07 10:11

【2022】计算机视觉算法岗面试题目和复习知识点汇总

计算机视觉算法岗面试题目和复习知识点汇总1、讲一下BN、LN、IN、GN这几种归一化方法2、为什么Transformer需要进行Multi-headAttention3、讲一下selfattention的原理4、讲一下QKV
BIT可达鸭·2022-09-05 07:44

2.2 Transformer相关原理-图解transformer

Transformer3.1Transformer的输入3.2Encoder(编码器)3.3Self-Attention整体理解3.4Self-Attention的细节计算Query向量，Key向量，Value向量(QKV
Alex好好干饭·2022-08-29 07:08

Transformer pytorch 代码解读（2）Encoder层

Multi-HeadAttention层主要就是进行attention的计算，QKV的矩阵运算都在这里。FeedForward层就是进行特征的提取，进行向前传播。总的来看
anzrs·2022-06-30 07:36

Vision Transformer太火！这门开源课也火了！十小时现场coding带你玩转ViT 爆款SOTA算法！...

也因此，Transformer、VisionTransformer、QKV、A
我爱计算机视觉·2022-06-28 07:53

Transfomer各组件与Pytorch

参考视频参考文章文章目录个人总结关于QKV的shape字典反转和编码解码CrossEntropyLoss(ignore_index=0)ModuleListzeros(1,0)vs.zeros(1)vs.zeros
MallocLu·2022-05-28 07:32

学习笔记八：transformer面试点

1.3为什么输入X要经过权重矩阵变换得到QKV向量？为啥不直接用X运算？1.3不考虑多头的原因，self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵，会有什么问题？
神洛华·2022-05-20 07:24
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