标签: Multi-Head Attention

一、自注意力机制（Self-Attention） 核心思想 自注意力机制通过计算同一序列内元素之间的相关性权重，动态捕捉全局依赖关系。与传统注意力机制（关注外部序列）不同，它聚焦于输入内部的关联性。 计算流程 输入：序列 X=X=（每个xixi为词向量） 输出：加权后的上下文向量 Z=Z= 步骤分解： 线性变换：生成Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵 Q=XWQ,K=XWK,V=XWVQ=XWQ,K=XWK,V=XWV （WQ,WK,WVWQ,WK,WV为可学习参数矩阵） 注意力得分计算 Attention(Q,K,V)=softmax(QKTdk)VAttention(Q,K,V)=softmax(dkQKT)V 缩放因子 dkdk：防止点积值过大导致softmax梯度消失 得分矩阵：QKTQKT的每个元素表示词与词之间的关联强度 加权聚合 通过softmax归一化权重后，对Value矩阵加权求和，得到每个位置的上下文向量。 示例解释 以句子 "The animal didn't cross the street because...

Transformer是2017年由Google团队在论文《Attention Is All You Need》中提出的一种革命性深度学习架构。它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，并成为当今大模型（如GPT、BERT、T5等）的核心基础。其核心思想是通过**自注意力机制（Self-Attention）**替代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），解决了长距离依赖和并行计算效率两大难题。