自注意力机制实现特征融合
时间: 2024-05-09 13:13:23 浏览: 20
自注意力机制是一种在深度学习中用于特征融合的方法。它允许神经网络在学习时关注输入特征中的不同部分,并且可以自适应地调整不同部分之间的关系。自注意力机制通常包括三个步骤:
1.计算注意力权重:首先,通过对输入特征进行矩阵运算,计算出每个特征向量之间的相似度得分,然后将这些得分转化为注意力权重。
2.计算加权和:接下来,将计算出的注意力权重与输入特征进行加权和运算,以获得自注意力特征。
3.残差连接:最后,将自注意力特征与原始输入特征进行残差连接,以保留原始输入特征的信息。
通过这种方式,自注意力机制能够在保留原始特征信息的同时,将不同特征之间的关系进行优化,从而提高模型的性能。
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