transformer的attention

Transformer注意力机制是一种用于自然语言处理和计算机视觉等领域的机器学习模型。它通过对输入序列中的每个元素进行加权，从而使模型能够更好地理解序列中不同元素之间的关系。Transformer注意力机制的核心思想是将输入序列中的每个元素都看作是一个向量，并通过计算这些向量之间的相似度来确定它们之间的关系。这种机制已经被广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类和语言模型等。

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transformer attention

Transformer注意力机制是一种用于自然语言处理和计算机视觉等领域的机器学习模型。它通过对输入序列中的每个元素进行加权，从而使模型能够更好地理解序列中不同元素之间的关系。Transformer注意力机制的核心思想是将输入序列中的每个元素都看作是一个向量，并通过计算这些向量之间的相似度来确定它们之间的关系。这种机制已经被广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类和语言模型等。

transformer attention机制

Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention）的模型，其核心是通过多头自注意力机制（multi-head self-attention）来捕捉序列信息。自注意力机制是指，对于一个序列中的每个元素，模型可以计算其与序列中其他元素的相似度，并根据相似度权重对其他元素进行加权聚合，从而得到该元素的表示。多头自注意力机制则是将自注意力机制应用于多个子空间，从而使模型能够同时关注不同的语义信息。

具体来说，Transformer中的自注意力机制通过三个线性变换得到查询（query）、键（key）和值（value）向量，然后计算查询向量与键向量的点积，再通过softmax函数将点积结果归一化得到注意力权重，最后将注意力权重与值向量加权求和得到最终的表示向量。多头自注意力机制则是将查询、键、值向量分别映射到多个不同的子空间，然后在每个子空间中分别进行自注意力计算，最后将多个子空间得到的表示向量拼接起来并进行线性变换得到最终结果。

在自然语言处理中，Transformer的自注意力机制可以帮助模型捕捉文本中的语义关系，从而提高翻译、问答等任务的性能。同时，由于自注意力机制只关注输入序列本身，不需要像循环神经网络（RNN）一样逐步计算，因此Transformer具有更好的并行性和计算效率。