self attention

Self-attention是一种用于自然语言处理中的机器学习技术，它可以让一个模型更好地处理输入序列中的依赖关系。具体来说，self-attention可以计算一个输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性，然后使用这些相关性来加权计算每个位置的表示。这样，模型就可以更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系，并且在处理不同长度的输入序列时也可以表现出色。Self-attention在Transformer等深度学习模型中得到了广泛应用。

相关问题

selfattention

自注意力（self-attention）是一种在自然语言处理中常用的机制，它能够帮助模型理解句子中不同单词之间的关系。自注意力机制允许模型在处理每个单词时，将其与其他单词进行比较，以获取上下文信息。

在自注意力机制中，每个单词会被表示为三个向量：查询（query）、键（key）和值（value）。通过计算查询和键之间的相似度，可以得到一个注意力权重，表示单词与其他单词的相关性。然后，通过将这些注意力权重应用于值向量，可以得到加权的值向量，用于生成模型的输出。

自注意力机制的优点是能够捕捉句子中的长距离依赖关系，并且不受位置顺序的限制。它被广泛应用于循环神经网络（RNN）的改进模型（如Transformer），以及用于机器翻译、文本摘要、语言生成等任务中。

attention 和 self attention

Attention是一种机制，用于在机器学习和自然语言处理中，将输入序列中的不同部分赋予不同的权重，以便在处理过程中更加关注重要的信息。而Self-Attention是Attention的一特殊形式，它用于计算输入列中各个元素之间的相关性，并根据相关性为每个元分配权重。

Self-Attention的计算过程如下：
1. 首先，通过将输入序列映射到三个不同的向量空间（即查询、键和值空间）来生成查询向量、键向量和值向量。
2. 接下来，通过计算查询向量和键向量之间的相似度得到注意力权重。相似度可以使用点积、缩放点积等方法计算。
3. 然后，将注意力权重与值向量相乘，并对结果进行加权求和，得到最终的自注意力表示。

Self-Attention的优势在于它能够捕捉输入序列中各个元素之间的长距离依赖关系，并且可以同时处理多个位置的信息。因此，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。