Transformer网络如何使用自注意力机制？

Transformer网络使用自注意力机制来建立输入序列中各个位置之间的相关性。自注意力机制允许每个位置根据其他位置的表示来加权组合自己的表示。下面是Transformer中自注意力机制的步骤：

1. 输入序列首先通过三个线性变换（即查询、键和值映射）得到查询向量Q、键向量K和值向量V。

2. 通过计算查询向量Q和所有键向量K的点积，然后应用softmax函数得到每个位置对其他位置的注意力权重。

3. 将注意力权重与值向量V相乘，然后对所有位置进行加权求和，得到自注意力机制的输出。

4. 最后将自注意力机制的输出与输入序列相加，然后通过一个线性变换进行维度缩放。

在Transformer中，每个位置都会进行上述的自注意力计算，从而获得一个包含整个输入序列相关信息的表示。自注意力机制允许Transformer网络在没有显式的位置编码的情况下学习输入序列中各个位置之间的依赖关系。