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❓今日问题：Self-Attention怎么计算？背后的数学原理是什么？
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@Comate
Self-Attention的计算过程涉及几个关键步骤，其背后的数学原理主要基于线性代数和概率论。以下是Self-Attention的计算方法和数学原理的简要说明：
Self-Attention的计算步骤：
1.输入序列的线性变换：
对于输入序列中的每个元素（如词向量），通过线性变换（即乘以权重矩阵）得到三个向量：Query（查询）、Key（键）、Value（值）。这三个向量分别代表了元素的查询角色、被比较角色和包含实际内容信息的角色。
2.计算注意力分数：
对于序列中的每个元素，计算其Query与所有元素的Key之间的点积（或采用其他相似度函数），得到注意力分数。这个分数反映了当前元素与其他元素之间的关联程度。
3.注意力分数的归一化：
通过Softmax函数将注意力分数转换为概率分布，使得所有元素的权重之和为1。这样做可以突出重要元素的权重，同时抑制不相关元素的权重。
4.计算加权和：
将每个元素的Value与其对应的归一化后的注意力权重相乘，并对所有元素进行加权求和，得到Self-Attention的输出。这个输出是一个融合了序列中所有元素信息的加权表示。
背后的数学原理：
线性变换：通过矩阵乘法实现输入序列的线性变换，从而得到Query、Key和Value向量。这些向量在不同的注意力头中捕获不同的特征和信息。
点积相似度：使用点积（或其他相似度函数）计算Query与Key之间的相似度。点积是一种衡量向量之间相似性的简单而有效的方法，其结果反映了向量在方向上的匹配程度。
Softmax函数：该函数将原始分数转换为正的概率分布，同时放大了高分值的权重并抑制了低分值的权重。这样做可以使得模型更加关注与当前元素高度相关的其他元素。
加权求和：通过加权求和的方式，Self-Attention能够融合序列中所有元素的信息，并根据它们与当前元素的关联程度进行加权。这种机制使得模型能够捕获序列中的全局依赖关系，并生成具有上下文感知能力的输出表示。
综上所述，Self-Attention的计算过程涉及线性变换、相似度计算、归一化和加权求和等步骤，其背后的数学原理主要基于线性代数和概率论的相关概念和方法。
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