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| 深度学习:注意力机制与transformer [2026/03/02 22:31] – [二、填空题] 张叶安 | 深度学习:注意力机制与transformer [2026/03/02 22:33] (当前版本) – [4. 答案与解析] 张叶安 | ||
|---|---|---|---|
| 行 486: | 行 486: | ||
| 1. **答案：B** | 1. **答案：B** | ||
| - | 解析：缩放因子防止点积值过大，避免softmax进入梯度极小的饱和区域。 | + | |
| + | 解析：缩放因子防止点积值过大，避免softmax进入梯度极小的饱和区域。 | ||
| 2. **答案：B** | 2. **答案：B** | ||
| - | 解析：自注意力中，Q、K、V来自同一序列，通过不同的投影矩阵$W_Q, | + | |
| + | 解析：自注意力中，Q、K、V来自同一序列，通过不同的投影矩阵$W_Q, | ||
| 3. **答案：B** | 3. **答案：B** | ||
| - | 解析：多头注意力允许模型在不同表示子空间中学习不同类型的依赖关系。 | + | |
| + | 解析：多头注意力允许模型在不同表示子空间中学习不同类型的依赖关系。 | ||
| 4. **答案：C** | 4. **答案：C** | ||
| - | 解析：Transformer使用正弦/ | + | |
| + | 解析：Transformer使用正弦/ | ||
| 5. **答案：B** | 5. **答案：B** | ||
| - | 解析：GPT仅使用Transformer解码器，BERT仅使用编码器，T5使用完整的编码器-解码器。 | + | |
| + | 解析：GPT仅使用Transformer解码器，BERT仅使用编码器，T5使用完整的编码器-解码器。 | ||
| **二、填空题答案：** | **二、填空题答案：** | ||
| 6. **答案：**查询（Query）；键（Key）；值（Value） | 6. **答案：**查询（Query）；键（Key）；值（Value） | ||
| - | 解析：注意力机制的核心三元组，查询与键计算相似度，值提供实际内容。 | + | |
| + | 解析：注意力机制的核心三元组，查询与键计算相似度，值提供实际内容。 | ||
| 7. **答案：**6（或N）；2 | 7. **答案：**6（或N）；2 | ||
| - | 解析：原论文使用6层编码器，每层包含多头自注意力和前馈网络两个子层。 | + | |
| + | 解析：原论文使用6层编码器，每层包含多头自注意力和前馈网络两个子层。 | ||
| 8. **答案：**每个样本的所有特征；批次 | 8. **答案：**每个样本的所有特征；批次 | ||
| - | 解析：层归一化沿特征维度归一化，批归一化沿批次维度归一化。 | + | |
| + | 解析：层归一化沿特征维度归一化，批归一化沿批次维度归一化。 | ||
| 9. **答案：**Sublayer | 9. **答案：**Sublayer | ||
| - | 解析：残差连接将子层输出与输入相加，再经过层归一化。 | + | |
| + | 解析：残差连接将子层输出与输入相加，再经过层归一化。 | ||
| 10. **答案：**2 | 10. **答案：**2 | ||
| - | | + | |
| + | 解析：自注意力需要计算$n \times n$的注意力矩阵，复杂度为$O(n^2)$。 | ||
| **三、计算题答案：** | **三、计算题答案：** | ||
| 行 521: | 行 531: | ||
| 11. **解答：** | 11. **解答：** | ||
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| - | | + | $QK^T = [2, 1] \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 2 & 1 \end{bmatrix} = [2\times1 + 1\times2,\; 2\times2 + 1\times1] = [4, 5]$ |
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| - | | + | 缩放：$[4, |
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| - | | + | Softmax： |
| - | - $\exp(2.828) \approx 16.92$ | + | - $\exp(2.828) \approx 16.92$ |
| - | - $\exp(3.536) \approx 34.31$ | + | - $\exp(3.536) \approx 34.31$ |
| - | - 和 $\approx 51.23$ | + | - 和 $\approx 51.23$ |
| - | - $\alpha_1 = 16.92 / 51.23 \approx 0.330$ | + | - $\alpha_1 = 16.92 / 51.23 \approx 0.330$ |
| - | - $\alpha_2 = 34.31 / 51.23 \approx 0.670$ | + | - $\alpha_2 = 34.31 / 51.23 \approx 0.670$ |
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| - | | + | 输出：$0.330 \times [3, 1] + 0.670 \times [2, 4] = [0.990, 0.330] + [1.340, 2.680] = [2.330, 3.010]$ |
| 12. **解答：** | 12. **解答：** | ||
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| - | | + | 对于$i = 0$：$10000^{0/ |
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| - | | + | $PE_{(1,0)} = \sin(1/1) = \sin(1) \approx 0.841$ |
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| - | | + | $PE_{(1,1)} = \cos(1/1) = \cos(1) \approx 0.540$ |
| 13. **解答：** | 13. **解答：** | ||
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| - | | + | $\text{Output} = 0.5 \times [1, 2] + 0.3 \times [3, 4] + 0.2 \times [5, 6]$ |
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| - | | + | $= [0.5, 1.0] + [0.9, 1.2] + [1.0, 1.2]$ |
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| - | | + | $= [2.4, 3.4]$ |
张叶安