深入浅出，图解自注意力机制(Self-Attention)

主要观点总结

文章介绍了自注意力机制（Self-Attention）在神经网络中的应用及其优势。文章详细解释了自注意力机制与传统注意力机制的区别，以及为什么需要引入自注意力机制。同时，文章对自注意力机制进行了详细的图解，并解释了其工作原理。此外，文章还介绍了多头自注意力机制（Multi-head Self-attention）和位置编码（Positional Encoding）在自注意力机制中的作用，以及自注意力机制与RNN的区别。

关键观点总结

关键观点1: 自注意力机制的核心思想

自注意力机制是神经网络中处理输入向量之间关系的一种机制，旨在让机器注意到整个输入中不同部分之间的相关性。

关键观点2: 自注意力机制与传统注意力机制的区别

传统注意力机制发生在目标元素和源中所有元素之间，而自注意力机制则是输入语句或输出语句内部元素之间发生的。

关键观点3: 自注意力机制的优势

自注意力机制可以解决全连接神经网络对于多个相关输入无法建立关联性的问题，提高模型的训练效果。它还可以并行计算，使得模型更加高效。

关键观点4: 多头自注意力机制的作用

多头自注意力机制是自注意力机制的进阶版本，可以同时处理多种不同的相关性，提高模型的性能。

关键观点5: 位置编码在自注意力机制中的作用

位置编码用于在自注意力机制中体现输入的位置信息，因为自注意力机制本身并不具备感知输入顺序的能力。

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以下 文 章来源于微信公众号：数据派YJU 作者：数据派THU 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Yke_VpZzkqxJqiqBnZw55A 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 自注意力机制作为Transformer的核心模块，其强大的性能使得其被移植到各种任务中。那么自注意力机制为什么如此强大呢，本文通过图文结合的方式给大家做了详细讲解。 一、注意力机制和自注意力机制的区别 Attention机制与Self-Attention机制的区别： 传统的Attention机制发生在Target的元素和Source中的所有元素之间。 简单讲就是说Attention机制中的权重的计算需要Target来参与。即在Encoder-Decoder 模型中，Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder中的隐状态。 Self-Attention： 不是输入语句和输出语句之间的Attention机制，而是输入语句内部元素之间或者输出语句内部元素之间发生 ………………………………