PAGE1

PAGE1

深度学习：Attention机制：自注意力机制（Self-Attention）详解

1引言

1.1注意力机制的重要性

在深度学习领域，注意力机制（AttentionMechanism）的引入极大地提升了模型处理序列数据和理解复杂输入的能力。传统的序列模型，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在处理长序列时面临梯度消失或梯度爆炸的问题，导致模型难以学习到序列中长距离的依赖关系。注意力机制通过允许模型在处理序列时关注输入序列中的关键部分，有效地解决了这一问题，提高了模型的性能和效率。

1.1.1自注意力机制的起源与应用

自注意力机制