Attention机制和Transformer

Attention机制是一种用于加权计算输入序列每个元素的重要性，并将这些重要性应用于输出序列的机制。在自注意力模型中，Attention机制被用于在输入序列内计算每个元素与其他元素之间的关联度，并根据这些关联度进行加权计算。

Transformer是一种基于Attention机制的神经网络模型。它由Transformer Encoder和Transformer Decoder两部分组成。Transformer Encoder用于将输入序列编码为一系列高级特征表示，而Transformer Decoder则根据这些特征表示生成输出序列。

在Transformer中，Attention机制被用于Transformer Encoder和Transformer Decoder的不同方式。在Transformer Encoder中，自注意力模型被用于计算输入序列内元素之间的关联度，并对每个元素进行加权计算，以生成上下文向量。这样可以捕捉到输入序列内元素的全局关联信息。

相比之下，在Transformer Decoder中，除了自注意力模型，还引入了另外一种注意力机制，即编码器-解码器注意力。这种注意力机制使得Transformer Decoder可以将编码器的输出与正在生成的输出进行关联，以便更好地捕捉输入和输出序列之间的关联信息。

因此，Attention机制是Transformer模型的核心组成部分，它在Transformer Encoder和Transformer Decoder中以不同的方式应用，用于捕捉输入和输出序列之间的关联信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nlp中的Attention注意力机制+Transformer详解](https://blog.csdn.net/u014033218/article/details/89345200)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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