自注意力机制（Self-Attention）详解 🧠

自注意力机制是Transformer模型的核心组件，通过计算序列中元素之间的相关性，实现动态上下文建模。以下是关键要点：

原理概述

• 计算方式
  通过查询（Q）、键（K）、值（V）三者之间的点积，得到元素间的重要性权重
  📌 公式：Attention(Q,K,V) = softmax(QK^T / √d_k)V
• 多头机制
  使用多个注意力头并行计算，增强模型对不同位置特征的捕捉能力
  👉 详情请查看 /transformer_model

应用场景

• 自然语言处理
  用于机器翻译、文本摘要等任务（如BERT模型）
• 计算机视觉
  在图像识别中处理局部与全局特征关联
• 序列建模
  适用于时间序列预测、语音识别等需要长距离依赖的场景

优势与挑战

扩展学习

• 🔗 深度学习基础入门
• 🔗 可视化注意力权重
• 🔗 自注意力机制实现代码