机器学习中的Self-attention是什么？

Self-attention 是一种注意力机制，它可以在序列数据中计算每个位置与其他位置之间的相关性，从而为每个位置分配不同的权重。在处理序列数据时，Self-attention 能够捕捉序列中不同位置之间的长距离依赖关系，避免了传统循环神经网络（RNN）在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题。Self-attention 在自然语言处理中的 Transformer 模型中得到了广泛应用。