7.1 自注意力机制揭秘：Transformer的核心原理

7.1 自注意力机制揭秘：Transformer的核心原理

在前面的章节中，我们初步了解了注意力机制和Transformer架构。我们知道，注意力机制允许模型在处理序列时动态关注输入的不同部分，而Transformer完全基于注意力机制构建，摒弃了传统的循环和卷积结构。

自注意力机制（Self-Attention）是Transformer的核心组件，它使得模型能够捕获序列中任意两个位置之间的依赖关系，无论它们距离多远。本节将深入揭秘自注意力机制的工作原理，通过数学推导和代码实现，让你彻底掌握这一现代深度学习的核心技术。

自注意力机制的直观理解

在传统的RNN中，信息只能按顺序从前一个时间步传递到下一个时间步，这限制了模型并行化的能力，并且在处理长序列时容易出现梯度消失问题。自注意力机制通过允许序列中的每个位置直接关注其他所有位置，解决了这些问题。