transformer自注意力模块

Transformer中的自注意力模块是一种用于处理序列数据的机制，它可以在不引入循环神经网络的情况下，对序列中的每个元素进行建模。自注意力模块的输入包括三个向量：查询向量、键向量和值向量。通过计算查询向量和键向量之间的相似度，得到一个权重向量，再将权重向量与值向量相乘并求和，即可得到自注意力模块的输出。

在Transformer中，自注意力模块被应用于编码器和解码器中，用于对输入序列进行编码和对输出序列进行解码。通过多层自注意力模块的堆叠，Transformer可以学习到输入序列中不同位置之间的依赖关系，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。

相关问题

transformer注意力模块

Transformer中的注意力模块是其核心组件之一，它被称为自注意力机制(self-attention mechanism)。注意力机制的目的是为了捕捉输入序列中的上下文关系，使得模型能够更好地理解和处理序列数据。

在Transformer的注意力模块中，首先将输入序列映射到三个不同的向量空间：查询向量(Query)，键向量(Key)，和值向量(Value)。然后通过计算查询向量与键向量之间的相似度得到注意力分数，再将注意力分数与值向量相乘，得到加权后的值向量。最后将加权后的值向量进行线性变换，得到最终的输出。

具体来说，注意力分数计算的公式如下：
注意力分数 = softmax(查询向量 × 转置(键向量) / 根号嵌入维度)
其中，softmax函数用于将相似度转化为概率分布，根号嵌入维度是为了缩放相似度的值，避免梯度消失或爆炸。

Transformer自注意力机制图

在Transformer中，自注意力机制是最重要的模块之一。它由三个输入组成：查询（Q）、键（K）和值（V）。自注意力机制能够通过计算查询和键之间的相似度来为每个查询选择相关的值。然后，通过对这些值进行加权求和，我们就能得到自注意力机制的输出。

下面是Transformer自注意力机制的图示：

                                        Q
                                        |
                                        ↓
                                       Softmax
                                        |
                                        ↓
                                       K^T
                                        |
                                        ↓
                                 Attention Weights
                                        |
                                        ↓
                                       V
                                        |
                                        ↓
                                   Weighted Sum
                                        |
                                        ↓
                                    Output

在这个图示中，我们首先计算查询与键之间的相似度，然后通过Softmax函数将相似度转化为注意力权重，接着将权重应用于值上，最后对加权后的值进行求和得到输出。