神经网络与注意力机制的权重学习对比：公式探索
注意力机制与神经网络权重学习的核心差异
在探讨神经网络与注意力机制的权重学习时，一个核心差异在于它们如何处理输入数据的权重。神经网络通常通过反向传播算法学习权重，而注意力机制则通过学习数据的“重要性”权重来增强模型的性能。
这里，我们重点探讨注意力机制中的关键公式及其推导。
注意力机制的核心公式
注意力机制的核心在于计算查询（ Q Q Q）和键（ K K K）之间的相似度，并用这个相似度去加权值（ V V V）。公式如下：
Attention ( Q , K , V ) = softmax ( Q K T d k ) V \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V Attention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V
其中， Q Q Q是查询矩阵， K K K是键矩阵， V V V是值矩阵， d k d_k dk是键向量的维度。
通俗解释
在注意力机制中，我们想要知道哪些输入数据对当前的输出更重要。查询（ Q Q Q）和键（ K K K）的点积可以帮助我们计算这种“重要性”。但是，当数据的维度很高时，点积的结果可能变得非常大，使得softmax函数难以处理。因此，我们引入了一个缩放因子 1 d k \frac{1}{\sqrt{d_k}} dk1来调整点积的结果，使其更适合softmax函数处理。最后，我们用softmax的结果作为权重去加权值（ V V V），得到最终的输出。
具体来说：
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| 查询（ Q Q Q） | 表示当前的输入或状态，用于与键进行匹配。 |
| 键（ K K K） | 表示所有的输入数据，与查询进行匹配以计算重要性。 |
| 值（ V V V） | 表示与键相对应的实际数据，用于最终的加权输出。 |
| 点积 | 查询和键的点积表示它们之间的相似度或“重要性”。 |
| 缩放因子 | 用于调整点积结果，使其适合softmax函数处理。 |
| softmax函数 | 将相似度转换为概率分布，表示不同数据的重要性。 |
公式推导
-
计算相似度：
首先，计算查询（ Q Q Q）和键（ K K K）的点积，得到相似度矩阵 S S S：
S = Q K T S = QK^T S=QKT -
引入缩放因子：
为了防止点积结果过大，引入缩放因子 1 d k \frac{1}{\sqrt{d_k}} dk1：
S ^ = S d k \hat{S} = \frac{S}{\sqrt{d_k}} S^=dkS -
应用softmax函数：
将缩小的相似度矩阵 S ^ \hat{S} S^输入到softmax函数中，得到概率分布矩阵 A A A：
A = softmax ( S ^ ) A = \text{softmax}(\hat{S}) A=softmax(S^) -
加权输出：
最后，用softmax的输出 A A A作为权重去加权值（ V V V），得到最终的输出 O O O：
O = A V O = AV O=AV
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