self attention 是什么

### 回答1：
Self Attention 是一种用于处理序列数据的神经网络注意力机制。它通过在每一个时间步上对序列中的所有单词进行注意力计算，从而得出对于每个时间步上单词的重要性权重。这些权重再用于对输入数据进行加权求和，以得到当前时间步的输出表示。因此，Self Attention 可以让神经网络更好地关注输入序列中的重要部分，从而得到更准确的输出结果。

### 回答2：
Self attention 是一种机器学习中的注意力机制，用于处理序列数据。它的主要原理是通过对序列中的每个元素之间的关系进行计算和建模，从而为每个元素分配一个权重，以便在生成输出时更好地捕捉序列中的重要信息。

在 self attention 中，每个元素都有三个方面的表示：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。通过计算查询和键之间的关联性，可以得到每个元素与其他元素的关注程度，然后再将关注程度作为权重应用于值来生成最终的输出。这种关注程度可以表示为一个权重向量，它决定了某个元素在生成输出时的重要性。

与传统的注意力机制不同，self attention 不仅仅考虑序列中的两个元素，而是同时考虑所有元素之间的关系。这种全局的关系建模使得 self attention 能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系，从而提升了模型的性能。

Self attention 在自然语言处理领域取得了很大的成功，特别是在机器翻译和文本生成任务中。通过引入 self attention，模型能够更好地理解输入序列中单词之间的关系，从而生成更准确和流畅的翻译或生成结果。

总结来说，self attention 是一种基于查询、键和值的注意力机制，通过对序列中各个元素之间的关系进行建模，为每个元素分配权重，从而在生成输出时更好地捕捉序列中的重要信息。它在自然语言处理任务中取得了显著的成绩，并且也可以应用于其他序列数据的处理领域。