自注意力机制和transform

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是Transformer模型的核心组成部分，它是Transformer架构中用于处理序列数据的一种新颖的注意力机制。这个机制允许模型在计算每个位置的表示时，同时考虑输入序列中的所有其他位置，而非像RNN那样逐时间步处理。自注意力通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）来计算，生成了一个张量，其中每个元素代表了原始序列中相应位置与其他位置的相关度。

Transformer模型，由Google在2017年提出，是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初设计用于自然语言处理任务，特别是机器翻译。它摒弃了传统的RNN结构，代之以多层自注意力块和前馈神经网络（Feedforward Networks），这使得Transformer能够并行化处理，大大提高了训练速度。主要特点是：

1. **自注意力**：允许多个输入位置同时影响输出，解决了长依赖问题。
2. **位置编码**：为了捕捉序列顺序信息，模型使用了额外的位置嵌入。
3. **多头注意力**：将注意力分为多个独立的头，每个头关注不同的特征子集。
4. **残差连接**：引入残差连接加速模型收敛。
5. **Layer Normalization**：对每一层的输出进行标准化，提高稳定性。