自注意力机制是什么意思

自注意力机制是指在深度学习中，模型能够自动地对输入数据中不同位置的信息进行加权处理，从而使模型能够更加关注重要的信息。自注意力机制最早被提出用于自然语言处理领域中的机器翻译任务，其核心思想是通过计算不同位置之间的相似度，来得到一个权重矩阵，用于对输入序列进行加权处理，从而更好地捕捉序列中的重要信息。自注意力机制已经被广泛应用于各种深度学习模型中，如Transformer、BERT等，取得了很好的效果。