画个自注意力机制用于图像识别的示意图

抱歉，作为一个文本AI助手，我无法直接绘制图像。但是，我可以用文字来描述一个简化的示意图。

假设我们有一个输入图像，经过特征提取后得到一个特征图。特征图的每个位置都对应着一个特征向量。

示意图如下：

            +--------------+
            |              |
    +-------|   特征图     |
    |       |              |
    |       +------+-------+
    |              |
    |              |
    |              |
    |              |
    +-------+------|--------+
            |      V        |
+-----------| 查询向量 Q  |
|           |              |
|           +------+-------+
|                  |
|                  |
|                  |
|                  |
|                  |
+-----------+------|--------+
            |      V        |
   +--------| 键向量 K     |
   |        |              |
   |        +------+-------+
   |               |
   |               |
   |               |
   |               |
   |               |
   +-------+-------|--------+
           |       V        |
  +--------| 值向量 V     |
  |        |              |
  |        +--------------+
  |
  |
  V
输出特征表示

在这个示意图中，特征图被表示为一个二维矩阵，每个位置都有一个特征向量。查询向量 Q、键向量 K 和值向量 V 分别与特征图中的每个位置相对应。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，然后将值向量与注意力权重相乘并加权求和，得到每个位置的自注意力表示。最后，将自注意力表示与原始特征图进行融合，得到最终的输出特征表示。

请注意，这个示意图是一个简化的描述，实际应用中可能会有更复杂的结构和变体。但它可以帮助您理解自注意力机制在图像识别中的基本原理。