注意力分數（attention scores）與神經網絡的權重（weights）

在 “Attention is all you need” 論文中，注意力分數（attention scores）與神經網絡的權重（weights）之間存在密切的關係。以下是它們之間的具體聯繫：

注意力分數的計算

注意力分數是 Transformer 模型中注意力機制（attention mechanism）的核心組成部分，特別是自注意力（self-attention）機制。具體來說：

• 注意力分數是通過計算查詢（query）、鍵（key）和值（value）之間的相似度得到的。
• 在實現上，這通常涉及對查詢和鍵進行點積（dot product）運算，然後通過 softmax 函數進行歸一化，生成注意力分數。

神經網絡權重的作用

神經網絡的權重是模型的可學習參數，通過訓練過程（如反向傳播和梯度下降）進行調整。在 Transformer 模型中：

• 查詢、鍵和值並不是直接從輸入數據中獲得的，而是通過對輸入嵌入（input embeddings）進行線性變換計算得到的。
• 這些線性變換由權重矩陣（weight matrices）控制，而這些權重矩陣正是神經網絡的一部分。

兩者的關係

注意力分數與神經網絡權重之間的關係可以總結如下：

1. 權重決定變換：神經網絡的權重矩陣定義了從輸入數據到查詢、鍵和值的線性變換方式。
2. 影響分數計算：這些變換生成的查詢和鍵進一步參與點積運算，從而決定了注意力分數的值。
3. 訓練調整：在模型訓練過程中，權重通過優化算法不斷調整，使得生成的注意力分數能夠更好地捕捉輸入序列中的依賴關係。

總結

簡單來說，”Attention is all you need” 中的注意力分數是由神經網絡的權重通過線性變換和點積運算生成的。神經網絡的權重是可學習的參數，直接決定了查詢、鍵和值的生成方式，進而影響注意力分數的最終結果。因此，注意力分數可以看作是神經網絡權重作用於輸入數據後的計算產物。