串行注意力机制改为并行

将串行注意力机制改为并行可以提高计算效率。在传统的RNN中，输出是串行的，而在self-attention中，可以并行处理输入。通过将输入矩阵与注意力矩阵相乘，可以一次性一起输出结果，而不需要按顺序逐个处理。这样可以大大加快计算速度。因此，将串行注意力机制改为并行可以提高计算效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [自注意力机制超级详解（Self-attention）](https://blog.csdn.net/Zosse/article/details/124838923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [最新单片机仿真 串行数据转换为并行数据](https://download.csdn.net/download/s13596191285/85424336)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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