当前位置：首页
> 深度学习
自注意力机制，深度学习中的革命性突破
自注意力机制是深度学习领域的一项革命性突破，通过动态计算输入序列中不同位置的相关性权重，显著提升了模型对长距离依赖关系的捕捉能力，其核心思想是让每个元素（如单词或像素）与序列中所有元素进行交互，通过查询（Query）、键（Key）和值（Value）的三元组运算，生成加权注意力分布，从而实现对关键信息...