Swim-Transformer自注意力

Transformer的自注意力机制是其核心组成部分之一。它在处理序列数据时能够捕捉全局上下文信息，并且能够同时关注输入序列中的不同位置。

自注意力机制通过计算输入序列中每个位置的注意力权重来实现。具体来说，给定一个输入序列，Transformer使用三个线性变换（称为查询、键和值）将其映射为查询向量、键向量和值向量。然后，通过计算查询向量和键向量之间的相似度得到注意力分数，并将其归一化为注意力权重。这些注意力权重将与值向量相乘并求和，从而得到最终的自注意力表示。

自注意力机制的优点是它能够直接建模序列中的长程依赖关系，而无需依赖于固定窗口大小或卷积操作。这使得Transformer在处理自然语言处理任务中表现出色，并成为了许多最先进的模型的基础，如BERT、GPT等。