自注意力机制计算公式

自注意力机制的计算公式如下：

1. 计算注意力权重（Attention Weights）：
- 首先，通过将查询向量（Q）与键向量（K）进行点积运算，得到未经缩放的注意力权重矩阵（Attention Scores）。
- 然后，对Attention Scores进行缩放操作，使用缩放因子（scale factor）即倒数平方根的形式，目的是为了避免点积结果过大导致梯度消失或梯度爆炸的问题。
- 最后，通过应用softmax函数将缩放后的Attention Scores转化为注意力权重矩阵。

2. 计算自注意力输出（Attention Output）：
- 将上一步得到的注意力权重矩阵与值向量（V）进行加权求和运算，得到自注意力输出向量。
- 注意力权重矩阵中每个位置对应的权重值表示了查询向量与该位置的键向量的相关性，这样通过加权求和即可得到输出。

简而言之，自注意力机制通过计算查询向量和键向量之间的相关性，并根据这些相关性对值向量进行加权求和，从而实现对输入序列的建模和信息提取。