transformer的注意力机制

Transformer模型中的注意力机制是一种机制，用于在输入序列中选择相关的部分并加以强调。这种机制可以将输入序列中不同位置的元素进行关联，并提取出它们之间的重要关系。

具体来说，注意力机制可以将每个输入元素转换为一个向量，并使用这些向量计算出每个元素与其他元素之间的“相似度”。然后，通过对这些相似度进行归一化处理，并将它们作为权重，将这些向量进行加权求和，得到加权向量表示。

在Transformer模型中，注意力机制被称为“多头自注意力机制”，因为它使用了多个“头”（即，多个不同的线性变换）来计算不同的注意力权重，从而能够捕捉到不同的关系。

总的来说，Transformer模型中的注意力机制是一种强大的机制，可以使模型更好地处理输入序列中的相关信息，从而提高模型的性能。