自注意力机制公式的来源

自注意力机制（Self-Attention），也称为内部注意力，是一种在序列模型中用于捕获序列内部各个元素之间关系的机制。它允许模型直接在序列的不同位置之间建立依赖关系，而不需要通过递归或卷积操作。自注意力机制的核心是计算序列内各个元素之间的相似度，并用这些相似度来调整元素的表示。

自注意力机制的公式来源于对“注意力”概念的数学建模。它受到人类视觉注意力机制的启发，其核心思想是：在处理一个序列时，我们希望模型能够关注（即赋予更高的权重）到序列中与当前任务最相关的部分。

公式可以表示为：

\[ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \]

其中：
- \(Q\)（Query）：查询矩阵，表示当前正在处理的部分。
- \(K\)（Key）：键矩阵，表示被查询的部分。
- \(V\)（Value）：值矩阵，包含了与键相对应的信息，实际输出会使用这个信息。
- \(d_k\)：键向量的维度，用于缩放点积结果，以防止结果过大导致的梯度消失问题。
- \(\text{softmax}\)：对缩放后的点积结果进行softmax操作，得到一个概率分布，这个分布指示了查询向量对于各个键向量的关注程度。
- 最终输出是根据注意力权重加权的值向量，即\( \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V \)。

这种机制最早是由Google的论文“Attention Is All You Need”提出的，该论文介绍了一种名为Transformer的模型，它完全依赖于自注意力机制来处理序列数据，而不再使用循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并成为构建现代NLP模型的基础架构。