Transformer属于哪种注意力机制

Transformer采用了自注意力机制（self-attention mechanism）。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计算相似度，并且根据这些相似度来给每个元素赋予权重，然后加权平均得到注意力向量，用于表示该元素在序列中的重要性。Transformer利用自注意力机制，使得模型可以同时对整个输入序列进行建模，并且能够处理不同位置之间的长距离依赖关系。

相关问题

swin transformer是一种注意力机制还是？

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的深度学习模型，它并不是一种单一的关注（Attention）机制，而是对Transformer进行了创新设计。Swin Transformer的核心思想是引入了空间局部性和层次结构，通过划分图像为多个相邻的小窗口（Patch），并在每个窗口内应用自注意力机制，然后在跨窗口之间进行通信，实现了高效的并行计算。这样，Swin Transformer结合了Transformer的优势——长距离依赖处理能力，又兼顾了卷积神经网络（CNN）在局部感受野方面的优点。

transformer、swin transformer注意力机制原理

Transformer 模型和 Swin Transformer 模型都使用了注意力机制来捕捉输入序列中的相关信息。

注意力机制是一种能够关注输入序列中不同位置的信息，并在进行计算时赋予不同权重的方法。它通过计算查询（query）与键（key）之间的相似度，然后使用这些相似度来加权求和值（value）。具体来说，注意力机制包括以下步骤：

1. 对输入序列进行线性变换：Transformer 和 Swin Transformer 都会使用线性变换将输入序列的维度映射到一个较低维度的空间，得到查询、键和值向量。

2. 计算相似度：通过计算查询向量与每个键向量之间的相似度，可以得到一个权重向量，用于加权求和值向量。在 Transformer 中，相似度通常使用点积计算，即将查询向量乘以键向量的转置；而在 Swin Transformer 中，则使用了类似于 self-attention 的位置编码方式。

3. 归一化权重：为了确保注意力权重之和为1，通常会对权重进行归一化操作。这可以通过将权重向量除以其总和来实现。

4. 加权求和：将归一化的权重向量与值向量相乘，并对结果进行求和，得到最终的输出。这样就可以根据输入序列中不同位置的重要程度来获得加权的表示。

在 Transformer 中，这个注意力机制被称为自注意力（self-attention），因为它可以在输入序列内部进行关注和建模。而在 Swin Transformer 中，通过将输入序列划分为小块，然后在块之间进行注意力操作，实现了一种层次化的注意力机制。

总而言之，Transformer 和 Swin Transformer 使用注意力机制来学习输入序列中不同位置的相关性，并捕捉这些关系以进行下一步的处理。这种机制在自然语言处理等任务中具有很好的表现。