1.自注意力和位置编码

• 在深度学习中，经常使用卷积神经网络或者循环神经网络对序列进行编码
• 对于 key 、value 和 query ，自注意力有自己的一套选法，因为 key 、value 和 query 的值来自同一组输入，因此被称为自注意力（self-attention）或者内部注意力（intra-attention）

• 给定序列是一个长为 n 的序列，每个 xi 是一个长为 d 的向量
• 自注意力将 xi 同时作为 key 、value 和 query ，以此来对序列抽取特征
• 基本上可以认为给定一个序列，会对序列中的每一个元素进行输出，也就是说，每个查询都会关注所有的键-值对并生成一个注意力输出
• 自注意力之所以叫做自注意力，是因为 key，value，query 都是来自于自身，xi 既作为 key ，又作为 value ，同时还作为 query （self-attention 中的 self 所强调的是 key，value，query 的取法）

跟CNN，RNN对比

• CNN、RNN、自注意力都可以用来处理