tranformer自注意力机制
时间: 2023-08-28 16:16:07 浏览: 60
Transformer模型中的自注意力机制是一种用于计算输入序列中不同位置之间的关联性的方法自注意力机制允许模型在编码和解码过程中自动地对输入序列的不同部分进行加权处理,以便更好地捕捉语义关系。
自注意力机制的计算过程包括以下几个步骤:
1. 通过对输入序列的每个位置进行线性变换,得到查询向量、键向量和值向量。
2. 计算每个查询向量与所有键向量的相似度得分,可以使用点积、加性、缩放点积等不同的方法。
3. 将相似度得分通过softmax函数进行归一化,得到注意力权重。
4. 使用注意力权重对值向量进行加权求和,得到自注意力输出。
在Transformer模型中,自注意力机制被应用于编码器和解码器的不同层,用于捕捉输入序列中的长程依赖关系和上下文信息。通过自注意力机制,Transformer模型能够有效地处理输入序列中的各个部分,并在生成输出时更好地理解序列的语义结构。
引用和提供了一些关于Transformer和自注意力机制的深入解读和详细介绍,可以进一步了解这个主题。引用是对Transformer模型的介绍,提到了它在BERT中的应用意义。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [NLP学习—21.自注意力机制(Self-Attention)与Transformer详解](https://blog.csdn.net/weixin_46649052/article/details/120050595)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [注意力机制及其理解](https://blog.csdn.net/chenwu9745/article/details/100628953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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