自注意力机制中的系数

在自注意力机制中，注意力系数是通过计算查询向量(Q)和键向量(K)之间的相似度来得到的。这些系数决定了在注意力汇聚中每个位置对于其他位置的重要程度，也可以理解为决定了每个位置对于自身的注意力权重。在多头注意力机制中，会使用多组不同的查询向量和键向量来计算注意力系数，从而获得不同的注意力权重分布。通过这种方式，多头注意力机制能够更好地捕捉输入序列中的不同位置之间的依赖关系，克服了自注意力机制过度集中于自身位置的问题。因此，多头注意力机制能够提高模型的抓取有效信息的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Transformer 相关理论深入理解】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码](https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/127461558)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Transformer系列（2）】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、通道注意力机制、空间注意力机制超...](https://blog.csdn.net/weixin_43334693/article/details/130189238)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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