Transformer
一、注意力机制
Seq2Seq
注意力机制目标
Attention模块的主要作用是确定在给定上下文中哪些嵌入向量与当前任务最相关，并据此更新或调整这些嵌入向量的表示。
Transformer注意力机制
注意力机制案例
注意力机制计算公式
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生成Q、K、V向量：对于输入序列中的每个单词，都会生成对应的Query（查询）、Key（键）和Value（值）向量。这些向量通常是通过将单词的嵌入向量（Embedding Vector）输入到一个线性变换层得到的。
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计算Q、K的点积（注意力分数）：计算Query向量与序列中所有单词的Key向量之间的点积，得到一个分数。这个分数反映了Query向量与每个Key向量之间的相似度，即每个单词与当前位置单词的关联程度。
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Softmax函数归一化（注意力权重）：这些分数会经过一个Softmax函数进行归一化，得到每个单词的注意力权重。这些权重表示了在理解当前单词时，应该给予序列中其他单词多大的关注。
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注意力权重加权求和（加权和向量）：这些注意力权重与对应的Value向量进行加权求和，得到一个加权和向量。这个加权和向量会被用作当前单词的新表示，包含了更丰富的上下文信息。
注意力机制计算Q、K、V
_三、3种注意力机制_
Transformer注意力层
编码器输入序列通过Multi-Head Self Attention（多头自注意力）计算注意力权重。
编码器的Self Attention
解码器中的交叉注意力层：查询来自前一层解码器，而记忆键和值则来自编码器的输出。这使得解码器中的每个位置都能关注输入序列中的所有位置。
编码器-解码器两个序列通过Multi-Head Cross Attention（多头交叉注意力）进行注意力转移。
编码器-解码器的Cross Attention
解码器的单个序列通过Multi-Head Causal Self Attention（多头因果自注意力）进行注意力计算。
解码器的Causal Attention
神经网络算法 - 一文搞懂Transformer中的三种注意力机制
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