自注意力机制原理图片

抱歉，我无法提供图片。但是，我可以为您解释自注意力机制的原理。自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，常用于自然语言处理任务中，如机器翻译和文本生成。它通过计算每个输入与其他输入之间的相关性来确定每个输入的重要性。这种相关性通过计算注意力分数来表示，注意力分数越高，表示该输入对其他输入的影响越大。

自注意力机制的原理可以通过以下步骤来解释：
1. 创建queries, keys和values：首先，将输入序列分别映射为queries、keys和values。这些映射是通过线性变换来实现的，以便将输入映射到一个共享的表示空间。
2. 计算注意力分数：接下来，通过计算queries和keys之间的相似度来计算注意力分数。这可以通过计算queries和keys的点积来实现。注意力分数表示了每个query与所有keys之间的相关性。
3. 注意力加权求和：将values与注意力分数相乘，然后对所有values进行加权求和。这样，每个query都会根据与其他输入的相关性来聚合其他输入的信息。
4. 映射：最后，通过一个线性变换将聚合后的结果映射到最终的输出表示。

这就是自注意力机制的基本原理。它允许输入之间相互交互，并根据它们的相关性来确定每个输入的重要性。通过这种方式，自注意力机制能够捕捉到输入序列中的长距离依赖关系，并在处理序列数据时取得良好的效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图解自注意力机制-通俗易通篇](https://blog.csdn.net/sophicchen/article/details/107920360)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [图解自注意力机制](https://blog.csdn.net/qq_36667170/article/details/125635257)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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