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《【机器学习】自然语言处理（NLP）领域革命性突破的模型——Transformer》
自注意力机制是一种强大的工具，它允许模型在序列内部的不同位置间直接建立关系，从而提高了模型的性能和灵活性。通过计算注意力权重并生成加权和表示，自注意力机制能够捕捉到序列中的重要长距离依赖关系，并在各种NLP任务中表现出色。概念自注意力机制是一种特殊的注意力机制，主要关注于输入序列本身，允许模型在序列内部的不同位置间直接建立关系。它通过将序列中的每个位置视为查询（Query），同时作为键（Key）和值（Value），来计算注意力权重并生成加权和表示。核心组件。
——来自博客 https://blog.csdn.net/2301_79796701/article/details/139939731
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