特征提取能力自注意力机制

特征提取能力自注意力机制是一种深度学习中的重要组成部分，特别是在自然语言处理领域，如Transformer模型中。它借鉴了注意力机制的思想，允许模型在处理输入序列时，能够根据不同部分的重要性赋予不同的权重。在这个过程中：

1. **计算注意力得分**：每个输入元素（通常是单词或字符）都会与其他所有元素进行比较，生成一个表示它们之间相似度的分数。
2. **归一化注意力**：通过softmax函数对得分进行归一化，使得所有得分加起来等于1，以便更好地理解哪些元素更重要。
3. **加权平均**：基于注意力得分，模型会对输入序列的每一个元素进行加权求和，生成一个新的向量，这个向量集中了原序列中最相关的特征。

这种机制使得模型可以关注到文本中与当前任务关键的相关部分，忽略不重要的信息，提高了模型理解和处理复杂结构数据的能力。常见的特征提取自注意力网络有BERT、XLNet等预训练模型。