self-attention中的QKV机制_selfattention的qkv

之前有写过attention和transformer的理解，但是对于self attention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。
所谓QKV也就是Q(Query)，K(Key)，V(Value)

首先回顾一下self-attention做的是什么：

1. 所谓自注意力，也就是说我们有一个序列X，然后我们想要算出X对X自己的注意力，也即X中的每个时间点与其余时间点的相关性(在注意力机制中表现为相似性)，从而得到一个注意力矩阵。
2. 算出注意力矩阵后再将之用在序列X上来得到各个时间点的加权和，也即将其余各个时间点的信息都融合到了各个时间点中。

所以怎么办到这一点呢？这就是QKV的用处所在：

1. 所谓的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。
2. 然后为了得到注意力矩阵，我们肯定是先需要两个X的代表矩阵，因为计算相似度至少要有两个向量才可以计算，因此Q和K就是用于这个工作的。计算相似度有很多方式，可以直接做点乘，也可以用个MLP来计算。然后再将结果经过一个softmax来保证输出的是attention weight，也即保证和为1，否则用这个attention matrix的时候数据的scale会不断的变化。
3. 得到了attention matrix之后要做的就是将这个weight用在X上，也即我们剩下的那个vector V身上。做法就是将attention matrix和V相乘求和即可得到最终结果。

参考链接：B站-李宏毅2020深度学习
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