注意力机制之注意力分数

注意力分数

注意力分数和注意力权重的区别：

扩展到高维

这里，q的数量和key-value对的数量可以不一致。q,k,v的维度都可以不同，最后得到的结果和v的维度一样。关键在于注意力分数a的设置。

加性注意力

h是超参数。Wk是从k映射到h维，Wq是从q映射到h。q,k,v这三个向量的维度可以不一样

scaled 点积注意力

q,k都是相同的维度，这里除以d还是为了减少输入长度的影响（类似于归一化）
有多个query，这里，每一行表示第i个query的权重是什么样子的，softmax也是对每一行做softmax，然后再和v相乘。

总结

注意力分数是query和key的相似度，注意力权重是分数softmax的结果。
两种常见的分数计算：
- 将query和key合并起来进入一个单输出单隐藏层的MLP
- 直接将query和key做内积

代码

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