在深度学习中，经常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对序列进行编码。 想象一下，有了注意力机制之后，我们将词元序列输入注意力池化中， 以便同一组词元同时充当查询、键和值。 具体来说，每个查询都会关注所有的键－值对并生成一个注意力输出。 由于查询、键和值来自同一组输入，因此被称为 自注意力（self-attention） (Lin et al., 2017, Vaswani et al., 2017)， 也被称为内部注意力（intra-attention） (Cheng et al., 2016, Parikh et al., 2016, Paulus et al., 2017)。
自注意力
比较卷积神经网络、循环神经网络和自注意力
位置编码
在处理词元序列时，循环神经网络是逐个的重复地处理词元的， 而自注意力则因为并行计算而放弃了顺序操作。 为了使用序列的顺序信息，通过在输入表示中添加 位置编码（positional encoding）来注入绝对的或相对的位置信息。 位置编码可以通过学习得到也可以直接固定得到。 接下来描述的是基于正弦函数和余弦函数的固定位置编码 (Vaswani et al., 2017)。
绝对位置信息
相对位置信息
总结
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在自注意力中，查询、键和值都来自同一组输入。
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卷积神经网络和自注意力都拥有并行计算的优势，而且自注意力的最大路径长度最短。但是因为其计算复杂度是关于序列长度的二次方，所以在很长的序列中计算会非常慢。
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为了使用序列的顺序信息，可以通过在输入表示中添加位置编码，来注入绝对的或相对的位置信息。