刘伟
注意力机制中的查询(Q)、键(K)、值(V)与态势感知
2025-2-28 14:39
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注意力机制中的查询(Q)、键(K)、值(V)与态势感知中的态、势、感、知之间存在一定的对应关系。可以把查询对应于态和势,键对应于感,值对应于知,这种对应关系体现了两者在信息处理过程中的相似性,即从大量信息中提取出对当前任务最有用的部分,为决策提供支持。但是,注意力机制中的查询(Query, Q)、键(Key, K)、值(Value, V)与态势感知中的“态、势、感、知”之间并没有严格的直接对应关系,因为两者分属不同领域(机器学习与信息认知理论),尽管如此,若尝试从功能或逻辑层面进行类比,可以建立以下启发式关联:

1. 态(State)—— 当前状态的表征

态势感知中的“态”描述的是当前环境或系统的状态信息,是静态或动态的客观存在。注意力机制中的键(Key)值(Value)可视为“态”的存储形式。K和V编码了输入信息(如文本、图像)的当前状态特征,是模型感知到的原始数据表征,在文本任务中,每个词的Key和Value可能对应其语义和上下文信息,反映当前文本的“态”。

2. 势(Trend)—— 动态变化的预测

态势感知中的“势”是对未来状态变化的预测或趋势判断,需基于当前状态和上下文推理。注意力机制中的注意力权重(Attention Weights)可类比为对“势”的建模。权重通过Q和K的交互计算,动态决定哪些部分的当前状态(K/V)对未来决策(Q的目标)更关键,隐含了对信息流变化趋势的捕捉,在机器翻译中,解码器通过Query关注编码器中不同位置的Key,预测下一步生成词的“势”。

3. 感(Perception)—— 信息筛选与聚焦

态势感知中的“感”是对环境信息的主动感知和筛选,强调对关键信息的提取。注意力机制中的查询(Query)可视为“感”的驱动因素。Query代表当前任务的需求(如解码器的当前状态),通过与Key的匹配(注意力计算),实现对Value的筛选和聚焦,在问答任务中,Query可能代表问题,通过匹配文档中的Key(如关键词)来感知答案的位置。

4. 知(Understanding)—— 综合理解与决策

态势感知中的“知”是对信息的综合理解与决策生成,是认知过程的最终输出。注意力机制中加权后的Value(即注意力输出)可类比为“知”的结果。通过注意力机制对Value的加权融合,模型生成最终的表征(如分类结果、生成文本),完成从感知到理解的跃迁,在图像分类中,模型通过注意力机制聚焦关键区域,加权后的特征向量被用于分类决策。

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知中的态、势、感、知在功能层面的类比

态势感知

注意力机制

功能类比

态(State)

Key(K)、Value(V)

存储当前状态信息

势(Trend)

注意力权重

预测信息重要性的动态变化

感(Perception)

Query(Q)

驱动对关键信息的主动筛选

知(Understanding)

加权Value输出

生成综合理解后的表征或决策

注意

注意力机制中的查询Q、键K、值V与态势感知中的态、势、感、知对应是启发式的、非严格映射,实际应用中二者的逻辑层级和实现方式差异显著,态势感知更强调人类认知的动态闭环(OODA循环),而注意力机制是静态计算图的一部分。两者具有动态性差异,态势感知的“势”可能涉及时间序列预测,而注意力权重通常仅反映当前输入的局部关系。进一步说,若将态势感知的闭环过程引入深度学习,可能需要结合注意力机制与循环网络(如Transformer + 强化学习),以实现“态-势-感-知”的迭代更新。这种类比有助于从认知科学视角理解注意力机制的设计哲学,但仍需谨慎避免过度简化两类模型的本质差异。

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