位置编码与输入嵌入相加，这样模型就可以通过输入嵌入了解元素的含义，通过位置编码了解元素在序列中的位置。具体来说，对于输入的每个元素，模型学习如何最有效地查询序列中的每个位置（Query），如何为每个位置提供一个密钥（Key），以及如何编码每个位置的值（Value）。每个Value向量都被其对应的注意力权重（来自softmax的输出）加权，然后这些加权的Value向量被求和，生成该位置的最终输出。自注意力机制是Transformer的核心，它允许模型在处理一个元素时同时考虑序列中的所有其他元素。
resnet18网络结构代码（restnet网络结构）
resnet18网络结构代码（restnet网络结构）位置编码与输入嵌入相加 这样模型就可以通过输入嵌入了解元素的含义 通过位置编码了解元素在序列中的位置 具体来说 对于输入的每个元素 模型学 习如何最有效地查询序列中的每个位置 Query 如何为每个位置提供一个密钥 Key 以及如何编码每个位置的值 Value 每个 Value 向量都被其对应的注意力权重 来自 softmax 的输出 加权 然后这些加权的 Value 向量被求和
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