Transformer注意力机制

Transformer是一种广泛使用的神经网络架构，用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本分类和语言建模。其中一个最重要的组件是注意力机制（attention mechanism），它被用来捕捉输入序列中的相关信息。

在Transformer中，注意力机制用于对输入序列中的每个位置进行编码，并为每个位置生成一个上下文向量。具体来说，注意力机制可以将每个位置与序列中的其他位置进行比较，并为每个位置计算一个权重向量，这个权重向量表示该位置与序列中其他位置的相对重要性。

在Transformer中，注意力机制被称为自注意力机制（self-attention），因为它将输入序列中的每个位置与序列中的其他位置进行比较。它的计算过程可以分为三个步骤：

1.计算查询向量（Query Vector）：对于每个位置i，将其向量表示作为查询向量，用来与其他位置的向量进行比较。

2.计算键值对（Key-Value Pairs）：对于每个位置j，将其向量表示分别作为键向量和值向量。键向量用来与查询向量进行比较，值向量用于计算权重向量。

3.计算注意力权重（Attention Weights）：对于每个查询向量，将其与所有键向量进行点积操作，再将结果除以一个标量（即$ \sqrt{d_k}$），最后使用softmax函数将得到的向量转换为一个概率分布，这个概率分布表示了该位置与其他位置的相对重要性。

使用注意力权重，我们可以计算每个位置的上下文向量（Context Vector），它是其他位置向量的加权平均值，其中每个向量的权重由注意力权重决定。最后，将每个位置的上下文向量作为输出，输入到下一层中进行处理。

注意力机制是Transformer架构中非常重要的一个组件，它使得Transformer可以比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）更好地处理长序列数据，从而在NLP任务中取得了很大的成功。