自注意力机制与注意力机制的
时间: 2024-08-15 20:01:26 浏览: 188
自注意力机制是一种深度学习模型中用于处理序列数据的强大工具,特别是在自然语言处理任务中如Transformer架构中广泛应用。它源自于传统的注意力机制,但区别在于,传统注意力机制关注的是输入序列内部的不同部分之间的相互作用,而自注意力则更进一步,每个位置的元素都可以同时与其他所有位置交互。
在自注意力机制中,首先对每个输入单元计算一系列相关的权重,这个过程被称为“查询”、“键”和“值”的映射。然后,通过这些权重与值向量相乘,生成一个新的表示,这可以视为每个位置获取了整个序列的信息精华。最后,这些新的表示经过加权求和并经过一层线性变换,得到最终的输出。
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