自注意力机制啥时候提出的

自注意力机制最早是在2017年提出的，由Vaswani等人在论文“Attention Is All You Need”中提出。这篇论文介绍了一种新的神经网络架构，称为Transformer，其中自注意力机制是其关键组成部分。自注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等领域中得到广泛应用，已成为许多最先进的模型的基础。

相关问题

attention注意力机制是什么时候由谁提出的

注意力机制（Attention Mechanism）是一种类似于人类感知注意力机制的模型，在机器翻译、语音识别、图像处理等领域广泛应用。Attention机制的提出者并不唯一，以下是一些重要的里程碑：

- 2014年，Google的研究人员Dzmitry Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中，首次将注意力机制引入到机器翻译模型中。
- 2015年，微软研究院的研究人员Xu Kelvin等人在论文《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》中，将注意力机制应用于图像描述生成领域。
- 2016年，Google的研究人员Ashish Vaswani等人在论文《Attention Is All You Need》中，提出了一种基于注意力机制的新型神经网络模型——Transformer，用于进行自然语言处理任务。

注意力机制的发展至今已经成为深度学习领域的重要研究方向之一，有越来越多的学者在这个领域进行研究。

注意力机制与lstm结合

注意力机制和 LSTM 是两种不同的神经网络结构，但它们可以结合使用以提高模型的性能。

在使用 LSTM 进行序列建模时，我们通常会将 LSTM 的隐藏状态作为下一层的输入。然而，由于 LSTM 的隐藏状态只能包含有限的信息，因此在处理长序列时可能会出现信息丢失的问题。这时候，我们可以使用注意力机制来帮助 LSTM 模型关注序列中最相关的部分，从而提高模型的性能。

具体来说，注意力机制可以用来计算序列中每个位置的重要性权重，并将这些权重应用于 LSTM 的隐藏状态，以生成加权的上下文向量。这个上下文向量可以提供更全面和准确的信息来帮助模型进行预测。

总之，注意力机制和 LSTM 结合使用可以提高模型在序列建模任务中的性能。