注意力机制公式讲解，自注意力机制公式讲解

注意力机制是一种机器学习中常用的技术，它可以帮助模型更好地理解输入数据。自注意力机制是其中一种常见的注意力机制，它可以让模型在处理序列数据时更加高效和准确。自注意力机制的公式如下：

$Attention(Q,K,V)=softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$

其中，$Q$、$K$、$V$ 分别代表查询向量、键向量和值向量，$d_k$ 是键向量的维度。公式中的 $softmax$ 函数可以将 $Q$ 和 $K$ 的相似度转化为概率分布，然后用这个概率分布对 $V$ 进行加权求和，得到最终的输出。自注意力机制可以帮助模型更好地关注输入序列中的重要信息，从而提高模型的性能。