自注意力（Self-Attention）是一種注意力機制，它允許序列數據中的每個元素與序列中的其他元素進行比較，以計算序列的表示。這種機制使得模型能夠聚焦於輸入序列中不同位置之間的關係，從而捕捉序列內的複雜依賴關係。自注意力機制在處理序列數據時非常有效，尤其是在自然語言處理和語音識別等領域。它通過在每個輸入向量上套用QKV（Query-Key-Value）模式來計算輸出向量，這個輸出向量是基於所有輸入向量的考慮。自注意力機制可以套用於不同的任務，如機器翻譯、詞性標註和語義分析等。
自注意力的實現方法通常涉及以下步驟：
輸入向量轉換：對於序列中的每個輸入向量，分別乘以三個係數（查詢q、鍵k、值v），以產生相應的查詢、鍵和值向量。
計算注意力分數：查詢向量與所有鍵向量計算得分，這些得分決定了對每個值的加權。
加權求和：根據注意力分數對值向量進行加權求和，得到輸出向量。
自注意力機制的一個關鍵優勢是它能夠動態地生成不同連線權重，這對於建立長距離依賴關係特別有用。與循環神經網路（RNN）相比，RNN在處理長序列時可能會遇到信息傳遞的容量和梯度消失問題，而自注意力機制則不受此限制。
自注意力也可以被理解為一種特徵映射間的自主學習過程，它通過分配權重（可能是空間、時間或通道間的）來增強或減弱特徵映射中每個像素的值。這種機制可以根據每個預測像素在圖像中與其他像素之間的相似性來調整其貢獻。
總的來說，自注意力是一種強大的工具，它通過允許模型關注輸入序列中不同位置之間的關係，提高了序列數據的表示能力。