Transformer自注意力机制3

自注意力机制是Transformer模型中的关键组成部分之一。它通过将输入序列的每个元素与其他元素进行交互来计算每个元素的上下文相关性权重，从而获得更好的表示。自注意力机制的具体过程如下：

1. 首先，将输入序列经过线性变换得到三个新的表示：查询向量（Query），键向量（Key），和值向量（Value）。

2. 然后，计算查询向量与键向量的相似度得分，可以使用点积、缩放点积或其他方法来计算得分。

3. 接下来，将得分进行归一化处理，通过softmax函数将得分转化为注意力权重。

4. 最后，使用注意力权重对值向量进行加权求和，得到最终的自注意力表示。

Transformer模型中的自注意力机制可以并行计算，使得模型具有较好的效率和性能。通过引入多头自注意力机制，可以进一步提高模型的表达能力和泛化能力。多头自注意力机制通过将不同的查询、键和值进行线性变换，并分别计算多个注意力表示，然后将它们进行拼接和线性变换，得到最终的多头自注意力表示。