自注意力机制实现特征融合

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。