标签： 自注意力机制

自注意力机制是Transformer架构中的核心组件，它使模型在处理序列数据（如文本或时间序列）时，能够动态计算每个元素对其他所有元素的注意力权重。具体而言，每个输入元素通过生成查询、键和值向量，引导模型聚焦于序列中最相关的部分，从而高效捕 […]

Transformer架构是一种基于注意力机制的神经网络模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中首次提出，专为处理序列数据（如自然语言）而设计。其核心创新是自注意力机制，允许模型并 […]