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在注意力机制中,有三个重要参数:q、k、v。q表示查询向量,k表示键向量,v表示值向量。当模型接收到输入时,会将输入向量分别转化为这三个向量,并计算他们之间的相似度得分。这些得分被用来计算输入中每个位置的加权和,使得模型能够关注那些重要的位置。这种注意力机制的好处在于它可以自适应的学习输入中的关键信息,而不需要手动指定那些部分是重要的。
转载:
https://wenku.baidu.com/view/618940b05df7ba0d4a7302768e9951e79b896928.html?_wkts_=1706156341583&bdQuery=%E6%B3%A8%E6%84%8F%E5%8A%9B%E6%9C%BA%E5%88%B6KQ