摘要： Scaled Dot-Product Attention 在实际应用中，经常会用到 Attention 机制，其中最常用的是 Scaled Dot-Product Attention，它是通过计算query和key之间的点积 来作为 之间的相似度。 Scaled 指的是 Q和K计算得到的相似度 再经 阅读全文

摘要： 自注意力与注意力机制的区别在于，自注意力不依赖于外部信息，其 q k v 均来自内部，或者说来自输入 x， 就像我们看到一张狗的照片，尽管照片中有其他物体，但人类能自动聚焦到狗的身上， 自注意力更擅长捕捉内部相关性，能更好解决长距离依赖问题。 原理 首先，初始化 Embedding 和 Wq，Wk， 阅读全文

摘要： 所谓自注意力机制就是通过某种运算来直接 计算得到句子 在编码过程中每个位置上的注意力权重；然后再以权重和的形式来计算得到整个句子的隐含向量表示。 自注意力机制的缺陷就是：模型在对当前位置的信息进行编码时，会过度的将注意力集中于自身的位置， 因此作者提出了通过多头注意力机制来解决这一问题。 实验证明， 阅读全文