attention 和 self attention

Attention是一种机制，用于在机器学习和自然语言处理中，将输入序列中的不同部分赋予不同的权重，以便在处理过程中更加关注重要的信息。而Self-Attention是Attention的一特殊形式，它用于计算输入列中各个元素之间的相关性，并根据相关性为每个元分配权重。

Self-Attention的计算过程如下：
1. 首先，通过将输入序列映射到三个不同的向量空间（即查询、键和值空间）来生成查询向量、键向量和值向量。
2. 接下来，通过计算查询向量和键向量之间的相似度得到注意力权重。相似度可以使用点积、缩放点积等方法计算。
3. 然后，将注意力权重与值向量相乘，并对结果进行加权求和，得到最终的自注意力表示。

Self-Attention的优势在于它能够捕捉输入序列中各个元素之间的长距离依赖关系，并且可以同时处理多个位置的信息。因此，它在机器翻译、文本生成等任务中取得了很好的效果。

相关问题

global attention 和 self attention

全局注意力（global attention）和自注意力（self attention）都是在自然语言处理中常用的注意力机制。

全局注意力是指模型在处理序列数据时，将每个位置的信息与整个输入序列的信息进行交互。它可以帮助模型在生成每个位置的输出时，考虑到整个上下文的语义信息。一个常见的全局注意力机制是加权求和，即根据每个位置的重要性对输入序列进行加权求和，得到整个序列的表示。

自注意力是指模型在处理序列数据时，将每个位置的信息与该序列中其他位置的信息进行交互。它可以帮助模型在生成每个位置的输出时，考虑到序列内部不同位置之间的关系。自注意力机制通过计算每个位置与其他位置的相关度得分，并根据得分对其他位置的表示进行加权求和，得到每个位置的表示。

两者的区别在于交互的范围不同。全局注意力涉及到整个输入序列，而自注意力只涉及到序列内部的位置。全局注意力更适用于需要对整个上下文进行建模的任务，而自注意力更适用于需要考虑序列内部关系的任务。

这就是关于全局注意力和自注意力的简要解释。如果你还有其他问题，请随时提问！

attention和self attention的区别是什么

Attention和Self-Attention（自注意力）是在自然语言处理和机器翻译等任务中广泛使用的关键概念。

Attention（注意力）机制用于将模型关注于输入中的特定部分，以便在生成输出时给予更多的重要性。它可以看作是一种对输入中不同位置的加权关注。在传统的Attention机制中，模型根据输入序列中的每个位置计算权重，然后将这些权重与对应位置的信息进行加权求和。

Self-Attention（自注意力）是一种特殊形式的Attention机制，它允许模型在生成权重时同时考虑输入序列中的所有位置。在Self-Attention中，模型通过计算每个位置与其他所有位置之间的相关性，为每个位置生成一个权重向量。这样，模型可以在生成输出时同时关注输入序列中的不同位置，而不仅仅是一个固定的窗口或固定数量的位置。

因此，Self-Attention相比传统的Attention机制具有更大的灵活性和表达能力，可以更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系。这也是为什么Self-Attention在很多自然语言处理任务中被广泛应用的原因之一。