自注意力(Self-Attention)原理与代码实战案例讲解
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
在深度学习领域，尤其是在自然语言处理（NLP）中，模型通常需要处理大量连续的文本数据。例如，在文本分类、机器翻译、情感分析等任务中，模型需要理解句子之间的关系以及词语之间的依赖性。传统的循环神经网络（RNN）虽然能够处理序列数据，但在处理长距离依赖时却显得力不从心。为了解决这个问题，引入了自注意力（Self-Attention）机制，它能够有效地捕捉序列中的全局依赖关系。
1.2 研究现状
自注意力机制最早在2017年被引入到神经网络中，以改进Transformer模型。这一创新极大地提升了模型处理序列数据的能力，尤其是在机器翻译任务上取得了突破性进展。自注意力机制通过计算每个元素与其他所有元素之间的相关性来赋予不同的权重，从而允许模型关注序列中的不同部分，而不仅仅是相邻的元素。
1.3 研究意义
自注意力机制的意义在于它提供了一种全局上下文感知的方法，使得模型能够更好地理解文本序列的结构和语义。这一机制减少了模型对序列长度的敏感性，使得处理长序列数据变得更加容易。此外，自注意力还具有较好的并行
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/140221510
版权归原作者 AI天才研究院 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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