transformer特征放大

Transformer中的特征放大是指通过自注意力机制将输入的特征进行加权和放大的过程。在Transformer的编码器中，每个位置的特征都会与其他位置的特征进行交互和计算注意力权重，然后将注意力权重作为放大系数，对特征进行加权和放大。这样可以使得重要的特征得到更多的关注和突出，增强了模型对输入的理解和表达能力。

具体来说，Transformer的自注意力机制使用了多头注意力机制，将输入的特征分成多个头进行注意力计算，然后将不同头的注意力结果进行拼接和线性变换，得到最终的特征表示。这样可以捕捉到不同层次和方面的特征关系，从而更好地进行特征的放大和表征。

如果你对Transformer的详细计算过程和实现感兴趣，可以参考上面引用的第三个链接，那里有一个关于Transformer的教程，可以帮助你更深入地理解Transformer的原理和实现方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Transformer](https://blog.csdn.net/qq_39698985/article/details/122507458)[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: 100%"]
[ .reference_list ]