Self-attention是一種機器學習技術，它允許神經網絡學習序列中元素之間的關係。 它用於處理順序數據，例如文本、音頻和圖像。 在Self-attention中，輸入數據首先表示為一系列標記，然後通過對標記應用一系列注意力權重來對其進行處理。 注意權重表示每個標記對整個序列的相對重要性。 這允許 self-attention 關注序列中的重要元素並忽略不相關的元素。

Self-attention已用於各種應用程序，例如自然語言處理、文檔摘要和圖像字幕。 它還被用於構建強大的語言模型，例如 BERT 和 GPT-3。 Self-attention是許多現代深度學習模型的關鍵組成部分，並且已被證明對需要理解長程依賴性的任務特別有用。

Self-attention 的工作原理是首先將輸入數據表示為一系列標記。 然後為每個令牌分配一個權重，該權重表示令牌對整個序列的重要性。 權重通常使用一組稱為註意力分數的權重來計算。 這些分數是通過將序列中的標記相互比較並測量它們之間的相似性來計算的。 然後使用注意力分數來計算注意力權重，這些權重用於為序列中的每個標記分配重要性。

與傳統的深度學習模型相比，Self-attention 有幾個優勢。 首先，它允許模型關注序列中的重要元素，同時忽略不相關的元素。 這有助於模型更好地理解數據的上下文並更好地概括。 其次，self-attention 允許模型學習傳統深度學習模型難以解決的遠程依賴關係。 最後，self-attention 可用於捕獲序列中元素之間的複雜關係，這使其適用於自然語言處理和文檔摘要等任務。

Self-attention可用於許多不同的任務，例如語言建模、序列到序列的翻譯、圖像字幕和文本分類。 它還可用於創建更好的文本和圖像表示，從而允許構建更複雜的模型。 Self-attention 已被證明對需要理解遠程依賴的任務特別有用，使其成為許多自然語言處理任務的強大工具。 此外，self-attention 可用於捕獲序列中元素之間的複雜關係，這使其適用於自然語言處理和文檔摘要等任務。 可以通過結合其他技術（例如自我監督）來進一步增強自我注意力，以提高模型的準確性和性能。
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