transform注意力机制

Transformers是一种基于注意力机制的神经网络模型，其核心思想是通过对输入序列中每个元素的注意力权重进行计算，来实现对不同位置的语义信息的建模。在Transformer中，注意力机制被广泛应用于编码器和解码器的各个层中，以实现高效的序列建模和生成。

具体来说，Transformer中的注意力机制由三个部分组成：查询（query）、键（key）和值（value）。在每个注意力头（attention head）中，查询、键和值被映射到不同的空间中，然后通过计算它们之间的相似度来得到注意力权重。最终，将值按照注意力权重加权求和，得到注意力机制的输出。

在Transformer中，注意力机制的应用可以通过多头注意力（multi-head attention）来实现。多头注意力将查询、键和值映射到多个不同的空间中，并在每个空间中执行独立的注意力机制计算，最后将多个注意力头的输出进行拼接，得到最终的注意力输出。

总之，Transformers中的注意力机制是一种强大的建模工具，它可以有效地处理序列数据中的长距离依赖关系，并在自然语言处理、语音识别和图像处理等领域中得到广泛应用。