【TensorFlow深度学习】自注意力机制在Transformer模型中的作用

自注意力机制在Transformer模型中的作用：深度解析与实践指南

随着自然语言处理(NLP)领域的飞速进步，Transformer模型凭借其强大的自注意力机制，彻底改变了序列数据处理的范式。自注意力机制作为一种革命性的设计，使得Transformer能够高效地处理长序列依赖，从而在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了前所未有的成就。本文将深入剖析自注意力机制的原理，通过代码实例展示其在Transformer模型中的关键角色，并讨论其对现代NLP技术发展的深远影响。

自注意力机制基础

自注意力机制允许模型在处理输入序列时，对序列中的每个位置分配不同的权重，从而关注序列的不同部分。这一过程分为三个步骤：线性变换、求权重（点积注意力）和加权求和。以下是自注意力计算的核心代码框架：

import torch
import torch.nn as nn

def scaled_dot_product_attention(query, key, value