attention与self-attention不同点

Attention 和 Self-Attention 都是用于机器学习中的一种注意力机制，但它们的作用对象不同。Attention 是指在一个序列中，对于每个位置，都会计算出一个权重，用于表示该位置对于整个序列的重要性，而 Self-Attention 则是指在一个序列中，每个位置都会与序列中的其它位置进行比较，计算出一个权重，用于表示该位置与其它位置的关联程度。因此，它们的不同点在于 Attention 是对整个序列进行注意力计算，而 Self-Attention 则是对序列中的每个位置与其它位置进行注意力计算。

相关问题

Attention和self-attention的区别

注意力机制（Attention）是深度学习中的一种关键组件，特别在序列处理任务如自然语言处理中广泛应用。它允许模型集中处理输入序列中的重要部分，而非对所有元素给予相同的权重。而自注意力（Self-Attention）则是注意力机制的一个变种，主要用于处理序列与序列之间的关系。

区别主要在于关注点：
1. **普通注意力**：通常关注于输入序列中的不同元素，比如在机器翻译中，源语言的每个词可能与目标语言中的某个词相关。
2. **自注意力（Self-Attention）**：在同一个序列内部寻找关联，即每个位置的元素都可以与其他位置的信息相互作用。这种机制在Transformer模型中最为显著，这里的注意力计算基于当前位置的上下文信息，不需要预先定义固定的关系结构。

简单来说，普通注意力适用于任何类型的输入对，自注意力则专为处理同源数据设计，能够捕捉到整个序列内部的长期依赖关系。

Self-Attention

Self-attention是一种注意力机制，常用于自然语言处理和机器翻译任务中。它的作用是在一个序列中，将每个元素与其他元素进行交互，并根据它们之间的关系进行加权。

在传统的注意力机制中，我们通过计算查询向量与键值对之间的相似度得到注意力权重。而在self-attention中，查询、键和值都来自于同一个序列，因此被称为self-attention。

具体来说，self-attention的计算过程如下：
1. 首先，对输入序列进行线性变换，得到查询向量（Q）、键向量（K）和值向量（V）。
2. 接下来，计算查询向量和键向量之间的相似度，一般使用点积或其他相似度度量方法。
3. 将相似度进行归一化，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，得到最终的输出。

通过self-attention，模型可以自动学习序列中不同位置之间的依赖关系，并据此进行特征提取和表达。这一机制在Transformer模型中被广泛应用，并取得了显著的性能提升。