transformer里的自注意力

Transformer中的自注意力(Self-Attention)是该模型的核心组件之一，用于捕捉输入序列中的上下文信息。

在传统的循环神经网络（RNN）中，模型在处理序列数据时，需要按照时间步骤逐个处理输入。而自注意力机制允许Transformer模型在一次前向传播中同时考虑序列中的所有位置，从而更好地捕捉全局依赖关系。

自注意力机制使用三个线性变换（权重矩阵）来映射输入序列中的每个位置到一个查询（Q），一个键（K），以及一个值（V）向量。然后，通过计算查询与键的点积，再经过softmax激活函数，得到每个查询对所有键的注意力分布。最后，将注意力分布与对应位置的值向量相乘并相加，得到自注意力输出。

具体来说，对于给定的输入序列X=[x_1, x_2, ..., x_n]，其中每个x_i是一个向量，我们可以通过如下方式计算自注意力输出：
- 通过三个线性变换得到查询Q、键K和值V向量：Q = XW_q, K = XW_k, V = XW_v。
- 计算注意力分数：Attention = softmax(QK^T / sqrt(d_k))，其中d_k是查询和键的维度。
- 将注意力分数与值向量相乘并求和：Attention_output = AttentionV。

自注意力机制可以通过多头注意力（Multi-Head Attention）来扩展，即对不同的投影矩阵进行多次自注意力计算，最后将结果拼接起来。这样可以提高模型对不同位置和语义的抽象能力。

自注意力机制的引入使得Transformer模型在处理序列数据时具备了并行计算的能力，大大提升了图像处理、语言建模等任务的效率和性能。