Attention机制中 Q、K、V分别从哪里来？

在深度学习中，尤其是自然语言处理领域，Attention 机制已经成为一种非常重要的方法。它的核心思想是根据输入序列中的每个元素与当前元素的相关性来分配不同的权重，从而实现对输入序列的动态聚焦。在 Attention 机制中，Q、K 和 V 分别代表 Query（查询），Key（键）和 Value（值）。

在自注意力（self-attention）机制中，Q、K 和 V 是通过对输入序列（如单词的词嵌入向量）进行线性变换得到的。具体来说，我们需要首先定义三个权重矩阵 W_Q, W_K 和 W_V。这些权重矩阵是在训练过程中学习得到的参数。

对于输入序列中的每个元素（如单词的词嵌入向量 x_i），我们分别计算其与权重矩阵 W_Q, W_K 和 W_V 的乘积，得到 Q_i, K_i 和 V_i：

Q_i = x_i * W_Q K_i = x_i * W_K V_i = x_i * W_V

在实际应用中，例如在 Transformer 模型中，为了增加模型的表达能力，通常会采用多头注意力（Multi-Head Attention）机制。在这种情况下，我们会有多组 Q、K 和 V 的权重矩阵，分别对应不同的注意力“头”。

计算得到 Q、K 和 V 后，我们可以通过计算 Q_i 与 K_j 的点积（或者进行缩放的点积）来衡量输入序列中第 i 个元素与第 j 个元素之间的相似性，然后对这些相似性进行归一化处理，得到注意力权重。最后，我们根据这些注意力权重对 V_j 进行加权求和，得到当前元素的注意力输出。这个过程可以表示为：

Attention(Q, K, V) = softmax(Q * K^T / sqrt(d_k)) * V

其中 d_k 是 Q 和 K 的维度。

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