自我注意力机制pytorch

自我注意力机制是一种用于解决长距离上下文分析不足的问题的方法。在PyTorch中，可以通过多头注意力机制实现自我注意力机制。多头注意力机制能够捕获特征之间的多种关系，从而提取更多的信息。在实现过程中，可以将输入特征维度分裂为多个头，每个头的维度可以通过总维度除以注意力机制的头数来求得。这样，就可以得到多个注意力矩阵，每个矩阵关注不同的信息。在PyTorch中，可以使用自注意力机制模块进行实现。模块中会定义注意力机制的头数、每个头的维度以及总维度等参数，以便进行多头注意力的计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [自注意力机制（self-attention）的理解与pytorch实现](https://blog.csdn.net/qq_41103479/article/details/119425133)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [PyTorch——实现自注意力机制（self-attention）](https://blog.csdn.net/weixin_53598445/article/details/125009686)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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