本文主要讲解Attention机制与Self-Attention机制的区别，默认读者已经了解过Attention、Self-Attention、Transformer、seq2seq model。
传统的Attention机制在一般任务的Encoder-Decoder model中，输入Source和输出Target内容是不一样的，比如对于英-中机器翻译来说，Source是英文句子，Target是对应的翻译出的中文句子，Attention机制发生在Target的元素Query和Source中的所有元素之间。简单的讲就是Attention机制中的权重的计算需要Target来参与的，即在Encoder-Decoder model中Attention权值的计算不仅需要Encoder中的隐状态而且还需要Decoder 中的隐状态。
而Self Attention顾名思义，指的不是Target和Source之间的Attention机制，而是Source内部元素之间或者Target内部元素之间发生的Attention机制，也可以理解为Target=Source这种特殊情况下的注意力计算机制。例如在Transformer中在计算权重参数时将文字向量转成对应的KQV，只需要在Source处进行对应的矩阵操作，用不到Target中的信息。
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