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手撕自注意力机制:从零开始实现多头注意力 1. SelfAttention 类 构造函数 (__init__): wq, wk, wv:这三个可训练参数分别用于将输入 x 转换成 query(查询)、key(键)和 value(值)向量。 d_x 是输入向量的维度。 d_k 是 key 和 query 向量的维度。 d_v 是 value 向量的维度。 mha:实例化一个 MultiHeadAttention 类,它会基于这些 q、k、v 向量计算注意力。 init_parameters(): 使用均匀分布初始化所有参数,标准差与张量的维度相关联,确保初始化的权重不会过大或过小,防止梯度爆炸或消失问题。 forward(): 输入的 x 通过权重 wq, wk, wv 进行矩阵乘法,生成 query, key 和 value。 然后使用 MultiHeadAttention 来计算注意力结果 attn 和最终输出 output。 MultiHeadAttention 模块的作用: SelfAttention 依赖于多头注意力机制 MultiHeadAttention。该模块将 query、key 和 value 传入 MultiHeadAttention,其内部会对这些向量进行多头的计算,并通过缩放点积注意力计算出注意力权重 attn 和最终的 output。 若输入数据 x: x 是一个随机生成的张量,形状为 [batch_size, n_x, d_x],表示批量大小为 3,序列长度为 4,每个输入向量的维度为 80。 掩码 mask: mask 是一个布尔类型的掩码张量,形状为 [batch_size, n_x, n_x],用来屏蔽某些注意力位置,通常用于处理填充或序列的无效部分。 这段代码实现了一个自注意力机制,并且使用了多头注意力机制来处理 query、key 和 value。整体结构的核心思想是将输入序列中的每个元素与其他元素进行相关性计算,从而确定哪个位置在某个上下文中更加重要。自注意力 通过输入序列中的每个元素生成 query, key, value,再通过多头注意力机制捕获序列中不同部分的依赖关系。多头注意力 能够捕获不同子空间的注意力信息,从而增强模型对不同特征的表达能力。
立体几何法向量速解技巧,轻松搞定! 还在为立体几何题目烦恼吗?尤其是法向量的计算,是不是感觉手都写抽筋了?别急,今天就来教你一个速解法向量的技巧,让你轻松应对各种立体几何题目! 首先,要明确一点,叉乘的计算不可以直接写在卷子上哦!可以先算完之后假装求解一下方程,这样看起来更正式一些[doge]。这个方法的证明需要用到叉乘和行列式的概念,但高三时间紧张,直接拿来用就好啦[doge]。 具体步骤如下: 先找出题目中给出的平面或直线的方程。 利用叉乘计算出法向量的候选向量。 最后,通过一些简单的计算和假设,找到符合题目条件的法向量。 这样一来,原本复杂的法向量计算就变得简单多了。是不是感觉省时省力?赶紧试试吧!ꊊPS:这种方法虽然看起来简单,但其实需要一定的数学基础,比如叉乘和行列式的概念。所以,如果你对这些概念还不熟悉,建议先复习一下哦!
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物理竞赛入门必刷的5本书籍推荐 很多同学刚开始接触物理竞赛时,往往会感到迷茫,不知道该从哪本书开始。今天,我就来给大家推荐几本入门必刷的经典书籍,帮助你更好地了解物理竞赛的全貌。 物理竞赛的难点与知识模块 物理竞赛主要涉及力学、热学、电磁学和光学四大模块,除此之外,还有相对论和近代物理知识。考察的内容包括高中物理和大学的部分物理,知识面非常广,理解难度也很大。 物理竞赛对数学的要求也很高,涉及到大学数学微积分等内容。因为对物理问题理解得越深入,涉及的计算和方程就越多,所以对数学的要求也越高。 高中物竞需要的数学知识 学生需要掌握的数学知识包括函数(如三角函数、幂函数、指数函数、对数函数等)、不等式(如柯西不等式、均值不等式等)、向量、多元线性方程和微分方程等。 入门必刷书籍推荐 《中学奥林匹克竞赛物理教程》 这套教材分为力学篇和电磁学篇,内容充实,难度适中,基本覆盖了经典物理竞赛的题型和难度。作为第一轮教材使用,精刷知识点和所有题目是非常不错的选择。 《物理培优新方法》 这本书从中考难度延伸到竞赛难度,介绍了很多中考见不到的新方法和题型。适合课内成绩优异、学有余力且想了解更高深物理的同学。 其他书籍 《物理学原理探索》 这本书涵盖了物理学的基础知识,适合初学者作为参考。 《物理学导论》 这本书介绍了物理学的基本概念和方法,内容全面。 《物理学原理与现代应用》 这本书结合了物理学原理和现代应用,适合对物理学有浓厚兴趣的同学。 结语 物理竞赛虽然入门难,但只要掌握了这些经典书籍,你就能更好地理解物理学的奥秘。希望这些推荐能帮助你在物理竞赛的道路上走得更远!
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