Self-attention

Self-attention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技术，它是一种基于自身信息来计算每个元素的权重的方法。在自然语言处理中，它常用于序列到序列的模型中，如机器翻译和文本摘要中。在计算机视觉中，它则通常被应用于图像分割和物体检测等领域。

具体来说，Self-attention通过将输入序列中的每个元素都与其它元素进行比较，然后根据比较结果来计算每个元素的权重。这些权重可以用于加权平均输入序列的不同部分，从而得到一个向量表示。这个向量表示可以用于进一步的任务，如分类或生成。

Self-attention的优点是可以在不丢失序列信息的情况下捕捉到序列中不同元素之间的依赖关系，从而提高模型的性能。同时，它也可以在输入序列长度很长时减少模型的计算复杂度。

相关问题

ProbSparse self-attention与self-attention的区别

ProbSparse self-attention是一种稀疏化的self-attention模型，与传统的self-attention模型有所不同。传统的self-attention模型在计算注意力权重时，需要对所有输入序列的位置进行计算。而ProbSparse self-attention模型则是通过对输入序列进行采样，只对部分序列位置进行计算，从而达到稀疏化的效果。

这种稀疏化的方法能够大幅度减少计算量，提高模型的效率。同时，ProbSparse self-attention模型能够保持与传统self-attention模型相同的性能，因为它在计算注意力权重时，仍然考虑了所有的输入序列位置，只是在计算中进行了采样。

因此，ProbSparse self-attention与传统的self-attention相比，具有更高的效率和同样的性能。

self-attention

Self-attention is a mechanism in deep learning models that allows the model to attend to different parts of the input sequence or image at different times, and to weigh the importance of each part in the final output. Self-attention is often used in natural language processing tasks such as machine translation, where the model needs to attend to different words in the input sentence to generate the correct translation. Self-attention has also been used in computer vision tasks such as image captioning, where the model needs to attend to different parts of the image to generate a description. Self-attention has been shown to improve the performance of deep learning models on a wide range of tasks.