【Attention(3)】【QKV的注意力机制】 主要思路（笔记）_交叉注意力机制 qkv怎么设计

通俗理解讲解一

与自注意力机制不一样，QKV 中 Q query是输入的问题，KV key value是源码、原始文本等数据。

以翻译英文论文为例，RNN 基于QKV注意力，训练英文翻译中文。

    source:我 是 中国人--> K V
    target: I am Chinese  ---> Q query
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比如翻译目标单词为 I 的时候，Q为I

而source中的 “我” “是” “中国人”都是K，

那么Q就要与每一个source中的K进行对齐（相似度计算）；
1、"I"与"我"的相似度，
2、"I"与"是"的相似度；
3、"I"与"中国人"的相似度；

处理步骤：
1、先进行相似度的值进行归一化后会生成对齐概率值（“I"与source中每个单词的相似度（和为1）），也可以注意力值；

2、而V代表每个source中输出的context vector；如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同；

3、然后相应的V与相应的P进行加权求和，就得到了context vetor；

从网上找到了一张图更能证明我的理解的正确性；

如果为RNN模型的话就是对应的状态向量；即key与value相同；

阶段1中的F函数是一个计算得分的函数；比如可以用前馈神经网络结构进行计算得分：

这里的v与上面的V是不一样的，这属于一个单隐藏层的前馈神经网络；v属于隐藏层激活后的一个计算得分的权重系数矩阵；

w属于激活前的权重系数矩阵；

这里应该是输出神经元为一个得分值；所以需要多个前馈神经网络同时计算每个hi的得分；与我预想的不同，以为一个前馈神经网络就可以输出所有对应的得分，即输出层的维度是与input序列长度一样；（目前的理解）；为什么不与预想的一致呢？

然后对所有得分进行归一化，一般选择softmax方法；让权重系数为1

第二阶段：将hi与对应的权重系数相乘得到一个context vector；即注意力值.

通俗理解讲解二

Q、K、V是什么

[PS：本文谈论的Q、K、V只限于seq2seq结构]

    Q：指的是query，相当于decoder的内容
    K：指的是key，相当于encoder的内容
    V：指的是value，相当于encoder的内容
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参考

https://www.jianshu.com/p/7a61533fd73b