什么是自注意力机制？

自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种在自然语言处理和计算机视觉等领域中广泛使用的技术，它可以帮助模型在处理序列数据时更好地理解上下文信息。

在自注意力机制中，输入序列被表示为一组向量（比如说在自然语言处理中，可以将一句话中的每个单词表示为一个向量），每个向量都被称为一个"查询"。自注意力机制会计算每个查询与其它查询之间的相似度，并根据相似度给每个查询分配一个权重。这些权重表示了模型在处理当前查询时应该关注哪些上下文信息。

自注意力机制的计算过程通常可以分为三个步骤：

1. 对输入序列中的每个查询，通过矩阵乘法计算它与所有查询之间的相似度。这个相似度可以使用点积、加性注意力等方式计算。
2. 根据相似度计算每个查询的权重。这个权重可以使用 softmax 函数来归一化相似度，使得所有权重的和为1。
3. 将每个查询的权重与其它查询的向量进行加权平均，得到每个查询的输出向量。

自注意力机制可以被应用于很多不同的模型中，例如Transformer模型，它在机器翻译、文本生成、语音识别等任务中取得了显著的成功。