transformer中的attention

Transformer中的attention机制是指在计算每个输出单元时，将输入序列中所有单元的信息都考虑进去。具体来说，对于每个输出单元，都会计算一组权重，用于指示输入序列中哪些单元对该输出单元的贡献更大。这组权重的计算使用了softmax函数，可以使得所有权重的和为1。在计算每个输出单元时，会将所有输入单元的信息按照这组权重进行加权求和，以得到该输出单元的表示。

在Transformer中，attention机制被应用于编码器和解码器之间的交互。编码器的每个输出单元都会与解码器的每个输入单元进行attention计算，从而得到一个加权和，表示编码器的信息对当前解码器输入的影响。这种attention机制可以帮助解码器更好地理解输入序列，从而提高翻译等任务的效果。

相关问题

transformer的attention

Transformer注意力机制是一种用于自然语言处理和计算机视觉等领域的机器学习模型。它通过对输入序列中的每个元素进行加权，从而使模型能够更好地理解序列中不同元素之间的关系。Transformer注意力机制的核心思想是将输入序列中的每个元素都看作是一个向量，并通过计算这些向量之间的相似度来确定它们之间的关系。这种机制已经被广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类和语言模型等。

基于Transformer的Attention

基于Transformer的Attention是一种注意力机制，最早应用于自然语言处理任务，如机器翻译。它通过自注意力机制，可以将输入序列中的每个位置与其他位置进行交互，从而捕捉全局的依赖关系。相比于传统的卷积神经网络，Transformer的Attention能够更好地捕捉远距离的依赖关系，提高了模型的性能。

在计算机视觉任务中，近年来也有一些基于Transformer的模型被提出。例如，LRNet引入了局部自注意力来减少计算量，轴向注意力将全局空间注意力分解为两个独立的轴向注意力，以提高计算效率。同时也有一些混合模型，如DETR和LSTR，将Transformer和CNN结合起来，用于目标检测和视差估计等任务。