自注意力机制计算图

自注意力机制计算图是一种用于处理序列数据的神经网络结构。它通过计算序列中每个元素与其他元素之间的关联程度，来捕捉序列中的长距离依赖关系。在自注意力机制计算图中，每个元素都会生成一个权重向量，该向量表示该元素与其他元素之间的关系。这些权重向量会被加权求和，以生成一个新的向量，该向量包含了序列中所有元素的相关信息。这种机制使得模型能够更好地理解序列数据中的语义信息，从而提高了模型的性能。总之，自注意力机制计算图是一种强大的工具，可以帮助我们更好地处理序列数据。