自注意力机制（Self-Attention Mechanism）

自注意力机制是一种用于处理序列数据的技术，广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。它允许模型在处理一个元素时，考虑到整个序列中的其他元素，从而更好地捕捉长距离依赖关系。

例子：理解句子中的词语关系

假设我们有一个句子：“The cat sat on the mat.” 我们的目标是理解每个词在这个句子中的意义，并找出它们之间的关系。

通过这种方式，模型可以动态地关注句子中最重要的部分，例如“cat”与“sat”的关系比“the”更为重要。