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注意力机制(Attention Mechanism)和Transformer模型的区别与联系

注意力机制(Attention Mechanism)Transformer 模型 是深度学习领域中的两个重要概念,虽然它们紧密相关,但有着明显的区别。下面我们将从 定义作用结构应用 等多个维度来分析这两者的区别与联系。

1. 定义

  • 注意力机制(Attention Mechanism)

    • 注意力机制是一种 计算方法,用来让模型 动态地聚焦于输入数据中的关键信息,从而根据输入的不同部分赋予不同的重要性。
    • 它的核心思想是基于 查询(Query) 来计算与 键(Key) 之间的相关性,并根据相关性对 值(Value) 进行加权求和。
    • 这种机制广泛应用于各种任务,特别是序列到序列(Seq2Seq)任务中,例如机器翻译、文本生成、图像描述等。
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