AI学习记录 - 自注意力机制之权重矩阵和查询向量V矩阵的计算方式的补充
点个赞
如果我们熟悉自注意力的话，就会发现Q和K矩阵结合的时候，会有一个长度为句子长度的权重矩阵，假如有句子abc，求abc的注意力权重矩阵的话，那就是一个3*3的矩阵如下矩阵。
我们假设了句子长度为3，那么V矩阵肯定也是宽为3，因为有三个词汇痲，长度为n的矩阵，假设n为5，每一行都是一个词向量。如下图
直接使用矩阵乘法将这两个矩阵相乘即可，得到一个形状一样的矩阵，这就是新的abc词向量。为什么使用矩阵乘法相乘就可以了呢，意义在哪里？
权重和V矩阵（词向量矩阵）的关系
1、只有a的时候，没有词汇对a造成影响，所以其他是负无穷大，类似我们看文章，我们对当前词的判断，来源于当前词的前面的词的影响，不考虑当前词的后面的词。
2.a和b存在的时候，a和b共同组成一个综合的语义，那a对综合语义影响大，还是b对综合语义影响大吗，为什么不叫b的新词向量，叫a和b的综合词向量呢？我认为，b的原语义，受到a语义的影响，那么b原语义就会被减弱，实际上是a和b的共同结果形成的新词向量，如下。
3.a和b，c存在的时候，a和b，c共同组成一个综合的语义，那a对综合语义影响大，还是b对综合语义影响大，还是c对综合语义影响大，如下。
得到下图 3 * 5 矩阵
刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚刚 好 矩阵乘法满足我们对于词汇权重和V词向量矩阵的算法定义。。。。。。。。。。。。。。。。