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。