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深度学习框架：CNTK：高级主题：自注意力机制教程

1深度学习与自注意力机制基础

1.1自注意力机制的理论背景

自注意力机制（Self-AttentionMechanism）是深度学习领域中的一种创新技术，它首次在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中被提出，该论文介绍了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的模型设计。自注意力机制允许模型在处理序列数据时，关注序列中不同位置的元素，从而更好地理解上下文关系。

1.1.1原理

自注意力机制的核心在于计算序列中每个位置的元素与其他所有位置元