加性注意力和自注意力的区别

加性注意力和自注意力是在注意力机制中常见的两种形式。它们的区别主要在于计算注意力权重的方式不同。

加性注意力是一种基于加法操作的注意力机制。在计算注意力权重时，它通过将查询向量和键向量进行线性变换后相加，并经过激活函数得到注意力权重。具体而言，加性注意力的计算公式如下：

score = activation(W_q * query + W_k * key)
attention_weight = softmax(score)

其中，W_q和W_k是可学习的权重矩阵，query表示查询向量，key表示键向量，score表示未经过激活函数的注意力得分，attention_weight表示归一化后的注意力权重。

自注意力（也称为自注意力机制或Transformer中的多头注意力）是一种基于乘法操作的注意力机制。在计算注意力权重时，它通过将查询向量和键向量进行点积操作，并除以一个缩放因子得到注意力得分。具体而言，自注意力的计算公式如下：

score = (query * key^T) / sqrt(d_k)
attention_weight = softmax(score)

其中，query表示查询向量，key表示键向量，d_k表示向量维度，score表示未经过激活函数的注意力得分，attention_weight表示归一化后的注意力权重。

总结起来，加性注意力和自注意力的区别在于计算注意力权重的方式不同，加性注意力使用加法操作，而自注意力使用乘法操作。这两种注意力机制都在自然语言处理和机器翻译等任务中得到了广泛应用。