self attention中的Q,K,V，这三个矩阵如何进行梯度学习，进行注意力计算的？
2024-11-21 阅读 13
在self-attention中，Q（查询矩阵）、K（键矩阵）和V（数值矩阵）是通过线性变换得到的，通常是通过学习得到的权重矩阵乘以输入矩阵来得到的。在进行梯度学习时，我们需要计算这三个矩阵的梯度，然后使用梯度下降等优化算法来更新这些权重矩阵。
在注意力计算中，我们首先计算Q和K之间的点积，然后对点积结果进行缩放处理，再经过softmax函数得到注意力权重，最后将注意力权重乘以V矩阵得到最终的输出。
在反向传播过程中，我们需要计算Q、K、V矩阵的梯度，然后根据这些梯度来更新网络参数。具体来说，我们可以通过链式法则来计算Q、K、V矩阵的梯度，然后使用梯度下降等优化算法来更新这些矩阵的权重，从而使得模型能够更好地学习到输入序列之间的关系。
更新于 2024年11月24日
