一文彻底搞懂深度学习 - 自注意力（Self- Attention）

主要观点总结

文章介绍了自注意力机制在深度学习中的应用及其与传统注意力机制的区别。自注意力机制允许模型动态捕捉序列内部元素之间的依赖关系，并根据这些依赖关系生成新的序列表示。文章还详细解释了自注意力机制的实现过程，包括Q、K、V向量的生成，注意力分数的计算，以及如何通过加权求和得到输出。

关键观点总结

关键观点1: 自注意力机制的核心

自注意力机制允许模型在处理序列数据时，通过计算序列中不同位置元素之间的相关性得分，捕捉序列内部的复杂依赖关系。

关键观点2: 自注意力机制与传统注意力机制的区别

传统注意力机制通常涉及目标元素与源元素之间的交互，而自注意力机制专注于输入序列或输出序列内部元素之间的相互作用。

关键观点3: 自注意力机制的实现过程

通过缩放点积计算注意力得分，并使用这些得分对值向量进行加权求和，从而实现自注意力机制。这个过程包括生成Q、K、V向量，计算注意力分数，并通过softmax函数归一化得到注意力权重。

关键观点4: 架构师带你玩转AI知识星球的介绍

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文章预览

在深度学习中， 自注意力机制 允许模型在处理序列数据时，通过 计算序列中不同位置元素之间的相关性得分 ， 动态地调整对每个元素的关注程度 ，从而捕捉序列内部的复杂依赖关系。 自注意力机制与注意力机制在处理对象和应用场景上存在差异，自注意力机制更侧重于处理序列 内部元素之间 的相互作用。 Self- Attention 一、自注意力机制 自注意力机制（ Self- Attention ）是什么？ 自注意力机制 能够动态地捕捉序列中不同位置元素之间的依赖关系 ，并根据这些依赖关系生成新的序列表示。 它之所以被称为“自注意力”，是因为它在 单一序列中 通过计算 序列元素之间 的 相互依赖关系 来生成新的 特征表示 。这与传统的注意力机制有所不同，后者通常涉及两个序列之间的交互。 自注意力机制和传统注意力机制区别是什么？ 传统注 意力机制通常 ………………………………