Transformer自注意机制

Transformer是一种基于自注意机制的深度神经网络模型，最初被应用于机器翻译任务中。Transformer模型中的自注意机制被广泛应用于编码器和解码器中，用于处理输入序列和生成输出序列。具体来说，Transformer模型中的自注意机制主要由以下几个部分组成：

1. 查询（Q）、键（K）和值（V）：给定一个查询向量Q和一组键值对K-V，自注意机制将计算Q与每个键K的相似度，然后将相似度作为权重，对值V进行加权求和，得到最终的输出。

2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：为了增强模型的表达能力，Transformer模型使用了多头注意力机制，将自注意机制应用于多个不同的表示空间中，并将多个输出向量进行拼接，得到最终的输出向量。

3. 编码器和解码器：Transformer模型主要由编码器和解码器两部分组成，其中编码器用于处理输入序列，解码器用于生成输出序列。在编码器和解码器中，自注意机制被广泛应用于处理输入和生成输出，从而提高模型的性能和泛化能力。

总之，Transformer模型中的自注意机制是一种用于处理序列数据的重要机制，能够自适应地学习序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。通过多头注意力机制和编码器/解码器结构的组合，Transformer模型在自然语言处理等任务中取得了很好的效果。