transformer是什么注意力

Transformer是深度学习中的一种神经网络架构，由Google在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出。它在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性的突破，特别是在机器翻译、文本生成和语言理解等任务上。Transformer的核心特点是自注意力机制（Self-Attention），也称为自注意力层或注意力机制。

自注意力机制允许模型在处理序列数据时，每个位置的输入都可以同时考虑序列中的所有其他位置，而不仅仅是前一个或后一个元素。它通过计算每个位置与序列中其他位置的“注意力权重”来进行加权聚合，这样每个位置都能获得对上下文的全局理解。这与传统的RNN（循环神经网络）中依赖于固定顺序的信息流动不同。

具体来说，Transformer包含以下几个关键组件：

1. **QKV（Query, Key, Value）分块**：将输入拆分为查询、键和值三个部分，用于计算注意力分数和输出向量。
2. **注意力矩阵**：通过查询和键的点积来计算注意力权重。
3. **softmax和归一化**：将注意力分数转换为概率分布，并进行归一化，确保所有注意力权重之和为1。
4. **加权求和**：使用注意力权重对值进行加权，得到当前位置的更新信息。
5. **多头注意力**：为了捕捉不同抽象层次的信息，可以并行运行多个自注意力头。

Transformer的设计极大地简化了模型结构，消除了RNN中的循环，使得并行化训练变得更容易，从而加快了训练速度。这一创新不仅推动了NLP的发展，也影响了计算机视觉等领域，如ViT（Vision Transformer）在图像识别任务的应用。如果你对Transformer的原理或应用有更深入的兴趣，可以进一步提问：