Transformer模型中的缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)原理与实现
**Transformer模型中的缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)原理与实现**
**描述**
缩放点积注意力是Transformer模型的核心组件,用于计算输入序列中各个位置之间的相关性权重。它通过查询(Query)、键(Key)和值(Value)三个矩阵的交互,实现对输入信息的加权聚合。与普通点积注意力相比,缩放因子(Scaling Factor)的引入解决了点积值过大导致的梯度消失问题,是保证模型稳定训练的关键设计。
**解题过程**
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2025-11-11 09:26:02
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