selfattention

自注意力（self-attention）是一种在自然语言处理中常用的机制，它能够帮助模型理解句子中不同单词之间的关系。自注意力机制允许模型在处理每个单词时，将其与其他单词进行比较，以获取上下文信息。

在自注意力机制中，每个单词会被表示为三个向量：查询（query）、键（key）和值（value）。通过计算查询和键之间的相似度，可以得到一个注意力权重，表示单词与其他单词的相关性。然后，通过将这些注意力权重应用于值向量，可以得到加权的值向量，用于生成模型的输出。

自注意力机制的优点是能够捕捉句子中的长距离依赖关系，并且不受位置顺序的限制。它被广泛应用于循环神经网络（RNN）的改进模型（如Transformer），以及用于机器翻译、文本摘要、语言生成等任务中。

相关问题

self attention

Self-attention是一种用于自然语言处理中的机器学习技术，它可以让一个模型更好地处理输入序列中的依赖关系。具体来说，self-attention可以计算一个输入序列中每个位置与其他位置之间的相关性，然后使用这些相关性来加权计算每个位置的表示。这样，模型就可以更好地捕捉输入序列中的长程依赖关系，并且在处理不同长度的输入序列时也可以表现出色。Self-attention在Transformer等深度学习模型中得到了广泛应用。

全局self attention

全局 self attention 是一种在自注意力机制中处理全局信息的方法。在自注意力机制中，输入序列中的每个元素都会与其他元素进行交互，以获取上下文信息。然而，当输入序列较长时，传统的自注意力机制可能会受到计算和存储资源的限制。

为了解决这个问题，全局 self attention 引入了一种机制，该机制可以在处理长序列时更好地捕捉全局信息。它通过引入一些额外的参数来减少计算复杂度，并且只考虑与当前元素相关的重要信息。

具体来说，全局 self attention 可以通过以下方式实现：
1. 降低计算复杂度：通过将输入序列划分为多个子序列，并在每个子序列内进行自注意力计算，然后再将子序列之间的关联信息进行整合。
2. 改变注意力权重：在传统的自注意力机制中，每个元素都会与其他元素计算注意力权重。而在全局 self attention 中，可以通过引入一些额外的控制参数，如位置编码，来调整注意力权重的分布。

总而言之，全局 self attention 是一种处理长序列时更高效地捕捉全局信息的方法，通过降低计算复杂度和调整注意力权重来实现。