文章目录
- 1. 什么是注意力机制？
- 2. Transformer 的注意力层
- 2.1 注意力机制基础
- 2.2 理解Q，K，V
- 2.3 交叉注意力层
- 2.4 全局自注意力层
- 2.5 因果注意力层
- 3. 位置编码
- 4. 多头注意力机制
- 5. 总结
1. 什么是注意力机制？
注意力机制最初受到人类视觉注意力的启发，目的是让模型在处理大量信息时能够聚焦于当前任务最为相关的部分。在深度学习中，注意力机制允许模型动态地将关注点分配到输入数据的重要部分上，提高了模型处理信息的效率和效果。这种机制尤其在自然语言处理和图像识别领域表现出强大的能力，能够显著提升模型处理序列数据的性能。
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