从头理解self-attention机制

注意力机制中较为重要的是self-attention机制，直接做了个小白能看懂的总结，也便于自己复习。

简介

self-attention机制就是想实现一连串的特征编码，两两之间的互相注意。有一串特征编码，x1, x2, …, xn，这里x1 x2 …都是一个特征向量，即让每个特征向量都关注到所有的特征向量（包括其自己），然后转变成一个更深层次的向量。

最原始的做法就是，两两之间作点积运算，然后生成一个n ✖️ n的矩阵，其中 i 行 j 列表示 xi 和 xj 之间的相似度。然后我们用这个相似度矩阵，再对 x 做加权平均，就得到一个y1, y2, …, yn，这个就是self-attention的输出。

举个简单的

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