在Transformer中，Q（Query）、K（Key）、V（Value）可以用以下方式形象化理解： 一、概念解释 1. Query（查询）：可以想象成一个“问题”或者“搜索请求”。它代表着当前要关注的信息点，比如在处理图像时，某个图像块想要了解自己与其他图像块的关系，这个图像块对应的向量就充当了Query的角色。 2. Key（键）：类似于一个“标签”或者“索引”。它为其他部分提供一种标

目录 1、向量点乘 2、相似度计算举例 3、QKV分析 4、整体流程 (1) 首先从词向量到Q、K、V (2) 计算Q*（K的转置），并归一化之后进行softmax (3) 使用刚得到的权重矩阵，与V相乘，计算加权求和。 5、多头注意力   上面这个transformer中的注意力公式，相信大家不会陌生。公式并不复杂，但是why? 为什么是这个公式，为什么大家都说

简单记录/推荐两篇博客，后续细化写一下： 图像中的各类 attention https://blog.csdn.net/weixin_44505185/article/details/127013204 Cross-attention的直观理解 首先理解，cross-attention 是两个不同向量间的相关计算，一般Q叫做查询向量，K=V，V是被查询向量； 简单来讲，对图像而言，cro

目录 ViT模型实现-模型准备。 偏置项。 偏置项是什么举例。 缩放因子

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

深度学习attention机制中的Q,K,V分别是从哪来的？ - 知乎

BERT主要的创新之处 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）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