为什么Self-Attention要通过线性变换计算Q K V，背后的原理或直观解释是什么？
2023-12-07 阅读 43
Self-Attention通过线性变换计算Q、K、V是为了将输入的序列进行映射到不同的表示空间，并且通过这些映射来捕捉序列中不同位置之间的关系。这种映射的目的是为了让模型能够根据输入序列中的上下文信息来计算每个位置的注意力权重。
具体来说，Self-Attention模型中的Q、K、V分别表示查询（Query）、键（Key）和值（Value）。通过对输入序列进行线性变换，可以将输入序列映射到不同的表示空间。这样做的好处是可以让模型在计算注意力权重时，能够根据不同的表示空间来计算不同位置之间的关系。
例如，在机器翻译任务中，输入序列是源语言的单词序列，通过线性变换后的Q、K、V可以将每个单词映射到不同的表示空间。然后，通过计算查询和键的相似度，可以得到每个位置对其他位置的注意力权重。最后，通过将注意力权重与值进行加权求和，就可以得到每个位置的输出表示。
总的来说，通过线性变换计算Q、K、V可以使Self-Attention模型能够根据不同的表示空间来计算序列中不同位置之间的关系，从而捕捉到更丰富的上下文信息。这种机制使得Self-Attention模型在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。
更新于 2023年12月08日
