self attention 是什么

Self Attention 是一种用于处理序列数据的神经网络注意力机制。它通过在每一个时间步上对序列中的所有单词进行注意力计算，从而得出对于每个时间步上单词的重要性权重。这些权重再用于对输入数据进行加权求和，以得到当前时间步的输出表示。因此，Self Attention 可以让神经网络更好地关注输入序列中的重要部分，从而得到更准确的输出结果。

相关问题

self attention

Self-attention是一种用于自然语言处理中的机器学习技术，它可以让一个模型更好地处理输入序列中的依赖关系。具体来说，self-attention可以计算一个输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性，然后使用这些相关性来加权计算每个位置的表示。这样，模型就可以更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系，并且在处理不同长度的输入序列时也可以表现出色。Self-attention在Transformer等深度学习模型中得到了广泛应用。

selfattention

自注意力（self-attention）是一种在自然语言处理中常用的机制，它能够帮助模型理解句子中不同单词之间的关系。自注意力机制允许模型在处理每个单词时，将其与其他单词进行比较，以获取上下文信息。

在自注意力机制中，每个单词会被表示为三个向量：查询（query）、键（key）和值（value）。通过计算查询和键之间的相似度，可以得到一个注意力权重，表示单词与其他单词的相关性。然后，通过将这些注意力权重应用于值向量，可以得到加权的值向量，用于生成模型的输出。

自注意力机制的优点是能够捕捉句子中的长距离依赖关系，并且不受位置顺序的限制。它被广泛应用于循环神经网络（RNN）的改进模型（如Transformer），以及用于机器翻译、文本摘要、语言生成等任务中。