自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的详细介绍

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自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种深度学习中的重要技术，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，尤其是在Transformer模型中发挥了核心作用。它的关键思想是通过计算输入序列中每个元素与其他元素的相关性，赋予每个元素不同的权重，从而捕捉全局信息和长距离依赖。

1 自注意力机制的基本流程

自注意力机制通常应用于序列数据。对于一个输入序列 ，自注意力机制通过以下步骤计算每个元素的权重和输出：

（1）生成 Query、Key 和 Value

对于输入序列中的每个元素，首先生成三个向量：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。这些向量是通过与学习到的矩阵相乘生成的。