transformer翻译注意力图

Transformer网络中的翻译注意力图是用于可视化网络在进行机器翻译任务时，对输入序列中每个单词的关注程度。它可以帮助我们理解网络是如何在翻译过程中选择和对齐输入和输出序列的。

注意力图是通过计算输入和输出序列之间每个单词的相似度得到的。具体来说，对于每个输出单词，网络会计算它与输入序列中每个单词的相似度得分，并将这些得分进行归一化，得到注意力权重。然后，网络会根据注意力权重对输入序列进行加权求和，得到与当前输出单词相关的上下文表示。这样，网络就可以在生成每个单词时，根据输入序列的不同部分进行不同程度的关注和利用。

以上就是Transformer翻译注意力图的基本原理。通过可视化注意力图，我们可以更好地理解Transformer网络是如何在翻译任务中进行信息的传递和对齐的。