自注意力机制与传统的注意力机制有何区别？

自注意力机制与传统的注意力机制在一些方面有所不同。传统的注意力机制通常包括查询、键和值三个矩阵，通过计算查询和键之间的相似度来计算注意力权重，然后将注意力权重应用于值矩阵以获得最终的输出。而自注意力机制则是一种特殊的注意力机制，其中查询、键和值都是从同一个输入序列中计算得到的。

具体来说，自注意力机制中的查询、键和值都是通过对输入序列进行线性变换得到的。这意味着每个位置的输入都会与其他位置进行交互，而不仅仅是与特定位置的输入进行交互。这种交互使得自注意力机制能够捕捉到输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地理解序列中的上下文信息。

另一个区别是自注意力机制可以通过多头注意力来进一步增强其表达能力。多头注意力允许模型在不同的表示子空间中学习不同的注意力权重，从而更好地捕捉输入序列中的不同方面的信息。

总的来说，自注意力机制相比传统的注意力机制具有更大的灵活性和表达能力，能够更好地捕捉输入序列中的上下文信息和依赖关系。