t ransformer注意力机制

Transformer注意力机制是指在Transformer模型中使用的一种机制，用于计算输入序列中不同位置之间的相关性。在编码器中，自注意力机制被用来计算输入序列中每个位置的表示与其他位置的表示之间的相关性。这种相关性可以帮助模型更好地理解输入序列中不同位置的重要性，并提取有用的信息。在解码器中，除了自注意力机制，还使用了编码器-解码器注意力机制，用于计算解码器当前位置的表示与编码器输出序列中所有位置的表示之间的相关性。这种注意力机制可以帮助解码器根据编码器的输出来生成正确的目标序列。\[1\]\[2\]

在Transformer中，注意力机制通过计算查询、键和值之间的相似度来实现。查询是当前位置的表示，键和值是其他位置的表示。通过计算查询与键之间的相似度，可以得到一个权重向量，用于加权求和其他位置的值。这样，每个位置的表示就可以考虑到其他位置的信息。同时，为了提高模型的表达能力，Transformer使用了多头注意力机制，即将注意力机制应用于多个子空间，并将它们的结果进行拼接。这样可以使模型更好地捕捉不同方面的相关性。\[2\]

通过使用注意力机制，Transformer模型在自然语言处理任务中取得了很好的效果，例如机器翻译和文本生成。注意力机制能够帮助模型更好地理解输入序列的语义和结构，并生成准确和流畅的输出序列。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [10.7. Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_45063703/article/details/127258818)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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