transformer的注意力

transform的注意力机制是基于自注意力的模块叠加而成的。在编码器和解码器中，注意力机制被用于计算输入序列中不同位置的重要性。具体来说，在计算注意力时，每个位置的查询向量通过对键和值向量进行加权平均来得到输出向量。这种加权平均的权重是通过计算查询向量和键向量的相似度得到的。注意力机制可以帮助模型在处理序列数据时关注不同位置的重要信息，从而提高模型的性能。

相关问题

Transformer 注意力改进

Transformer注意力机制是Transformer模型的核心组成部分，最初由Vaswani等人在2017年提出的。原始的自注意力机制通过计算每个输入序列位置之间的重要性得分（称为注意力权重），然后将这些权重应用于输入的表示上，以便捕捉全局上下文信息。然而，有一些改进旨在提升注意力效果：

1. **局部注意力**（Local Attention）：限制了每个查询位置仅考虑一定范围内的其他位置，比如使用大小固定的窗口，可以减少计算量并防止过拟合。

2. **层次结构注意力**（Hierarchical Attention）：对长序列分层处理，如自注意力块之后接前向或后向传递，这样可以逐级聚焦到更具体的子结构。

3. **头部分解**（Multi-head Attention）：将注意力分成多个独立的“头”来平行计算，增加了模型表达能力，同时降低了复杂度。

4. **注意力加权标准化**（Scaled Dot-Product Attention with Normalization）：引入了softmax函数和缩放因子，使得注意力权重更容易收敛。

5. **相对位置编码**（Relative Position Embeddings）：除了绝对位置信息外，还考虑了相对距离，有助于模型理解句子的顺序信息。

6. **Efficient Attention Mechanisms**：例如线性自注意力（Linearized Self-Attention）、sparse attention等，通过减少非零矩阵元素来优化计算效率。

transformer注意力模型

Transformer注意力模型是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它在2017年由Vaswani等人提出，并在机器翻译任务中取得了显著的性能提升。

Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），它能够将输入序列中的每个元素与其他元素进行交互，从而捕捉到全局的上下文信息。自注意力机制通过计算每个元素与其他元素的相关性得分，然后将这些得分作为权重对其他元素进行加权求和，从而得到每个元素的表示。

Transformer模型由多个自注意力层和前馈神经网络层组成。在自注意力层中，输入序列会经过三个线性变换，分别得到查询（query）、键（key）和值（value）的表示。然后，通过计算查询与键的相关性得分，并将其作为权重对值进行加权求和，得到自注意力的输出。最后，通过前馈神经网络层对自注意力输出进行处理，得到最终的表示。

Transformer模型的优点是能够并行计算，因为每个元素的表示都是独立计算的。此外，它还引入了残差连接和层归一化等技术，有助于缓解梯度消失和加速训练过程。