为什么说self-attention只在通道维度共享权重
如题，在一篇论文里面看到上述描述，没太能理解。self-attention的权重不是来自于qkv矩阵的计算吗 这个过程应该是通道之间不交叉，空间维度共享权重才对吧
- 这篇文章讲的很详细，请看：如何理解self attention中的QKV矩阵
- 除此之外, 这篇博客: 通俗易懂：Attention中的Q、K、V是什么？怎么得到Q、K、V？中的 示例1 Self-Attention之打野捉上单被反杀了怎么办 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
大部分人在讲Attention时都会讲到Self-Attention，毕竟这也是经典了。
而当我们打游戏出现打野来上被他反杀这种现象时，我们的第一反应是：在NLP中，我们能否通过语言理解去做到，这个他指的是上单还是打野？
那么在Self-Attention中的做法是：
1、根据这个句子得到打野、上、他的embedding，在下图表示为e1、e2、e3e_{1}、e_{2}、e_{3}e1、e2、e3 。
2、将e通过不同的线性变换Q、K、V。（注意理解：所有的e到Q或K或V都采取相同的线性变换，而e到Q和K和V采取不同的线性变换。）实际上这里把Q、K、V都看做与e一样的话可能更好理解。
3、根据Q3Q_{3}Q3分别与K1、K2K_{1}、K_{2}K1、K2计算相似程度即Attention值，得到A1,3、A2,3A_{1,3}、A_{2,3}A1,3、A2,3。
4、AttentionV3=(A1,3+A2,3+1)⋅V3Attention V_{3}=(A_{1,3}+A_{2,3}+1)\cdot V _{3}AttentionV3=(A1,3+A2,3+1)⋅V3。
AttentionV3Attention V_{3}AttentionV3向量中包括了这样的信息：他更可能指代上单，而不是打野。
总结：这里的Q、K、V是根据单词embedding的线性变换得到的。
图有点丑抱歉！- 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
我理解的是参考资料中的内容，即在Self-Attention中的权重共享仅在通道维度上共享。这意味着，三个参数矩阵Q、K、V都是通过通道维度上的相同权重矩阵进行线性变换得到的。因此，对于一个单词的Q、K、V矩阵，它们之间的权重是共享的，也就是不同空间维度的权重是不同的。这样可以大大减少参数数量，提高模型训练效率。
以下是一个示例代码，用于展示在Self-Attention中的权重共享是如何进行的：
import torch import torch.nn as nn class SelfAttention(nn.Module): def __init__(self, in_dim, num_heads): super(SelfAttention, self).__init__() self.in_dim = in_dim self.num_heads = num_heads self.head_dim = in_dim // num_heads # Define weight matrices self.q_weight = nn.Linear(in_dim, in_dim, bias=False) self.k_weight = nn.Linear(in_dim, in_dim, bias=False) self.v_weight = nn.Linear(in_dim, in_dim, bias=False) # Weight initialization nn.init.xavier_uniform_(self.q_weight.weight) nn.init.xavier_uniform_(self.k_weight.weight) nn.init.xavier_uniform_(self.v_weight.weight) # Define output linear layer self.output_layer = nn.Linear(in_dim, in_dim) def forward(self, x): batch_size, seq_len, in_dim = x.size() num_heads = self.num_heads head_dim = self.head_dim # Linearly transform input to Q, K, V matrices q = self.q_weight(x) k = self.k_weight(x) v = self.v_weight(x) # Reshape Q, K, V matrices into multiple heads q = q.view(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) k = k.view(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) v = v.view(batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) # Transpose Q, K matrices to enable batch multiplication q = q.permute(0, 2, 1, 3) # (batch_size, num_heads, seq_len, head_dim) k = k.permute(0, 2, 3, 1) # (batch_size, num_heads, head_dim, seq_len) # Multiply Q, K matrices to get attention weights att_weights = torch.matmul(q, k) att_weights = att_weights / (head_dim ** 0.5) # Apply softmax activation to get normalized attention weights att_weights = nn.Softmax(dim=-1)(att_weights) # Transpose attention weights matrix back to its original shape att_weights = att_weights.permute(0, 2, 1, 3) # (batch_size, seq_len, num_heads, head_dim) # Multiply attention weights matrix with V matrix to get attention output att_output = torch.matmul(att_weights, v) # Reshape attention output back into its original shape att_output = att_output.view(batch_size, seq_len, in_dim) # Linearly transform attention output and add residual connection output = self.output_layer(att_output) + x return output在这个代码中，我们定义了一个名为SelfAttention的PyTorch模块，用于执行Self-Attention操作。该模块通过三个线性变换（self.q_weight、self.k_weight和self.v_weight）来计算输入x中每个单词的Q、K、V矩阵。这些权重矩阵在通道维度上是共享的。我们还定义了一个输出线性层（self.output_layer）来将注意力输出线性变换回原始输入的维度，并添加残差连接。
请注意，在这个代码中主要是用PyTorch的内置函数实现的。有关注意力机制的更多详细信息，请查看论文或其他教程。
通道维度共享权重，空间维度共享权重，都没有错。
输入有多个通道，例如 RGB 图像有 3个通道，每个通道的权重共享，不同通道的权重不同。
你可以说是通道维度共享维度，强调的是不同通道的权值不同。
你也可以说上空间维度共享，强调的是同一通道（的不同空间位置）的权值相同。