Transformer的注意力机制

Transformer是一种用于自然语言处理和机器翻译等任务的深度学习模型。它的注意力机制是Transformer模型的核心组成部分之一，用于捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。

Transformer的注意力机制主要包括自注意力和多头注意力两个部分。自注意力机制用于计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性，而多头注意力机制则通过将多个自注意力机制的结果进行拼接来增强模型的表达能力。

具体来说，自注意力机制通过计算查询、键和值之间的相似度来确定每个位置对其他位置的关注程度。这里的查询、键和值都是通过对输入序列进行线性变换得到的。然后，通过对相似度进行归一化处理，得到每个位置对其他位置的权重。最后，将权重与值进行加权求和，得到每个位置的表示。

多头注意力机制则是将多个自注意力机制的结果进行拼接，以增加模型的表达能力。在每个注意力头中，模型学习到不同的查询、键和值的线性变换参数，从而捕捉到不同的相关性信息。

总结起来，Transformer的注意力机制通过计算输入序列中不同位置之间的相关性，从而捕捉到序列中的重要信息。这种机制使得Transformer模型能够更好地处理长距离依赖和捕捉全局信息。