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2024年3月26日发(作者：float数据类型的取值范围)
自注意力机制特征提取
自注意力机制是一种用于特征提取的重要方法，它在自然语言处理、计算机视觉等
领域中得到广泛应用。本文将介绍自注意力机制的原理及其在特征提取中的应用，
并使用Python实现一个简单的自注意力机制模型。
1. 自注意力机制的原理
自注意力机制是一种通过对输入序列中各个元素之间的关系进行建模，来计算每个
元素的权重和表示的方法。它通过学习得到每个元素与其他元素之间的相关性，并
根据这些相关性为每个元素分配一个权重，从而获得更有意义、更准确的表示。
自注意力机制主要包括三个步骤：计算相关性，计算权重和加权求和。
1.1 计算相关性
在计算相关性时，我们需要将输入序列中每个元素映射到一个低维空间中，以便进
行比较。通常情况下，我们可以使用线性变换（如全连接层）将输入映射到一个较
低维度的向量表示。假设输入序列长度为N，经过映射后得到维度为d_k（即每个
元素被映射成了一个长度为d_k的向量）的新序列。
对于任意两个元素i和j，我们可以通过计算它们的内积来度量它们之间的相似度。
具体而言，我们可以将元素i和j的向量表示分别记为ℎ
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