参考B站：09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）

1. 注意力机制（Attention）

红色的是科学家们发现，如果给你一张这个图，你眼睛的重点会聚焦在红色区域

人–》看脸

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段落看开头

后面的落款

这些红色区域可能包含更多的信息，更重要的信息

注意力机制：我们会把我们的焦点聚焦在比较重要的事物上

Q、K、V

我（查询对象 Q），这张图（被查询对象 V），图中包含的模块（K）。
我看这张图，第一眼，我就会去判断哪些东西对我而言更重要，哪些对我而言又更不重要（去计算 Q 和 V 里的事物的重要度）

重要度计算，其实是不是就是相似度计算（更接近），点乘其实是求内积（数学中的原理，两个矩阵点乘得到的值越大，证明两个矩阵越相似。）
$Q、K=k_1，k_2，\cdot \cdot \cdot ，k_n$
通过点乘的方法计算Q 和 K 里的每一个事物的相似度，就可以拿到 Q 和
$k1$的相似值$s1$，Q 和 $k2$的相似值 $s2$，Q 和 $kn$的相似值 $sn$.

进一步做 $softmax（s_1,s_2,\cdot \cdot \cdot ,sn）$，便可以得到概率值$a_1，a_2，\cdot \cdot \cdot ，a_n$。

我们还得进行一个汇总，当你使用 Q 查询结束了后，Q 已经失去了它的使用价值了，我们最终还是要拿到这张图片的，只不过现在的这张图片，它多了一些信息（多了于我而言更重要，更不重要的信息在这里）。
$V=(v_1，v_2，\cdot \cdot \cdot ，v_n）=（a_1，a_2，\cdot \cdot \cdot ，a_n）•（v_1，v_2，\cdot \cdot \cdot ，v_n）=(a_1\ast v_1+a_2\ast v_2+\cdot \cdot \cdot +a_n\ast v_n)=V^{\prime }$

这样的话，就得到了一个新的 V’，这个新的 V’ 就包含了，哪些更重要，哪些不重要的信息在里面，然后用 V’ 代替 V。一般 K=V。

理解

注意力机制就是接收一个输入的东西（模型里面可能是特征），利用注意力机制找出图像中和该特征最相似的区域，该区域应该是提取出特征的区域，我们应该更加关注。

Transformer之自注意力机制（self-Attention）

Self-Attention 的关键点在于： K≈V≈Q 来源于同一个 X，这三者是同源的。
通过 X 找到 X 里面的关键点。
并不是 K=V=Q=X，而是通过三个参数$W_Q,W_K,W_V$,接下来的步骤和注意力机制一模一样。

1.Q、K、V的获取

这里的$q_1$，$q_2$ 是由 $x_1$，$x_2$ 与$W_Q$ 相乘得到的
，$k_1$，$k_2$ 是由 $x_1$，$x_2$ 与$W_K$ 相乘得到的
，$v_1$，$v_2$ 是由 $x_1$，$x_2$ 与$W_V$ 相乘得到的

这里的Q、K、V都来自于$x_1$，$x_2$ ，所以是同源的。

2. Matmul （Q、K点乘，这里会和每个k进行点乘）

这里会先进行Q、K相乘，得到其相似值。

3.Scale+Softmax（对Q、K点乘结果进行softmax）：

将Q、K相乘的相似值通过softmax，转为概率。

4. Matmul（得到的V1，并通过V1得到Z1）：

将前面softmax得到的概率值0.88，再与$v_1$相乘，$v_1\ast 0.88$ 得到一个新的向量值$v_1$。
此时的$v_2$的概率值是0.12，$v_2\ast 0.12$ 得到一个新的向量值$v_2$。

最终的$z_1=v_2+v_2$, $z_1$ 中包含了$v_1$和$v_2$的信息。

$z_1$表示的就是 thinking 的新的向量表示，对于 thinking，初始词向量为$x_1$。

现在我通过 thinking machines 这句话去查询这句话里的每一个单词和 thinking 之间的相似度，新的$z_1$依然是 thinking 的词向量表示，只不过这个词向量的表示蕴含了 thinking machines 这句话对于 thinking 而言哪个更重要的信息。

举个例子：

这里的 its 做了自注意力，其包含了这句话所有词的信息，并且对Law的相似度最高，所以这里的its最有可能代表its。
但是如果不做自注意力，这里的 its 就是单纯的三个字母 its，并没有包含任何信息。
也就是说 its 有 law 这层意思，而通过自注意力机制得到新的 its 的词向量，则会包含一定的 laws 和 application 的信息

自注意力矩阵表示：

Q 、K、V的获取

Z矩阵的获取

Z矩阵的表示

最终Z矩阵中就有每个单词和每个单词联系的概率值。