九月下旬更新速递丨 AI赋能、技术实战与智能探索

金秋九月,下旬更新携AI发布会回放、丰富实战案例与进阶开发资源强势登场!助您深化技术理解,加速智能应用落地!

重点推荐Smartbi AIChat V4发布会圆满落幕!发布会精彩内容已完整上架,随点随看,深度回顾!共同步入智能新纪元!点击观看Smartbi AIChat V4发布会全程回放

麦学堂同步上架,加速学习

【Smartbi AIChat全新升级发布会根据不同篇章提炼上架,方便您按需定位,快速直达重点环节,高效吸收核心内容!

十分钟完整体验AIchat→ 只要10分钟时间,即可使用自己的本地数据快速体验AIChat所有功能。

一、任务持续上线

场景实战系列任务:数据处理,赢取278麦豆!通过实战任务巩固技能,真正掌握数据驱动的企业决策全流程

【BI知识闯关】数据回写填报太头疼?方案请收好!》→破解填报难题,提升数据处理效率。

【AI每日一学知识巩固】为什么Python 是目前人工智能领域最常用的编程语言》→深入解析Python在AI领域的优势,巩固编程基础。

二、实战技巧分享

数据回写填报太头疼?方案请收好!》→聚焦六大常见回写场景,拆解每类场景的实现思路,带您清晰掌握 Smartbi 数据回写的实操逻辑。

、开发技能突破

自定义计划任务案例 进一步了解自定义计划任务,从而提升自定义任务的开发效率和能力。

四、AI每日一学

【AI每日一学】为什么Python 是目前人工智能领域最常用的编程语言》→探讨Python为何能成为人工智能领域最常用的编程语言。

【AI每日一学】简单总结一下AI Agent的五个发展阶段从简单的指令响应到复杂的多智能体协作,AI Agent正逐步向着更拟人、更通用的方向演进。

五、全新素材上线

科技指标卡底座(二)→科技感视觉主题,深色科技风跃动,光线流动引爆焦点!

按需管控:业务人员导出最大行数设置在“导出规则”中,“导出动作”增加“部分导出”的选项

屏蔽“我的工作区”根据角色控制,屏蔽产品中“我的工作区”目录的功能,同时,对于该模块下的资源进行“保存”或者“另存为”,以及“移动到”时,对应的弹出框都不会显示“我的工作区”目录。

数据预警:异常数据可以落地到知识库在“预警推送”中,“推送渠道”增加“数据库”的选项,可以把异常数据存储到“知识库”的表中。

同一账号不能同时登录同一账号不能同时登录,后登录踢出先登录。


六、行业方案上线

汽车制造-财务数字化分析决策平台方案“核账型财务”向“经营型财务”升级

汽车制造-媒介平台ROI实时分析需求解决方案在激烈的市场竞争中,汽车行业对广告投放精准性要求极高,打破决策延时,敏捷响应时长,解决资源浪费,提升广告投放ROI!

为进一步提升认证服务的质量与体验,我们对认证业务进行全面优化升级。更多详情请看→Smartbi认证考试优化升级公告


麦粉社区
>
帖子详情

【AI每日一学】注意力机制、自注意力机制、多头注意力

AIChat 发表于 2025-9-15 11:02
发表于 2025-9-15 11:02:13

麦粉集合!AI实战落地系列第二十五弹扬帆起航!


         在上一弹中,我们深入探讨了机器学习中两个关键环节——特征工程与数据预处理,明白了它们分别承担着“挖掘数据价值”和“清洗整理数据”的重要职责,掌握了如何将原始数据“加工”成模型能理解的“解题线索”


         而今天,我们将聚焦深度学习中的三大核心机制——注意力机制、自注意力机制与多头注意力。它们不仅是Transformer架构的基石,更是让模型能够“聚焦重点”“理解关联”“多视角分析”的关键技术。理解它们的概念与区别,不仅能帮助我们更深入地掌握现代AI模型的工作原理,还能为后续学习预训练模型铺平道路。


AI知识问答(知识巩固)


         在深入学习之前,让我们先通过几道题目巩固第二十四弹的特征工程与数据预处理知识。温故而知新,这将为我们理解今天的注意力机制奠定更好的基础。准备好了吗?知识挑战即将开始!——>【AI每日一学知识巩固】特征工程和数据预处理有什么区别?


 


         掌握了如何为AI模型准备高质量的"食材" 后,我们自然会思考:如何让AI更聪明地"消化"这些信息?这就引出了深度学习中至关重要的注意力机制家族——它们赋予了AI"聚焦重点""洞察关联"的智慧。让我们一同揭开这些机制的神秘面纱!


 


注意力机制、自注意力机制、多头注意力的概念和区别(今日学习)


1.注意力机制(Attention Mechanism)

核心作用:


让模型聚焦关键信息,忽略无关内容,类似人类视觉选择性关注重点区域。


 


原理:


通过计算输入序列中各元素的“重要性权重”,将权重与对应元素相乘后加权求和,得到聚焦关键信息的输出。


 


类比:


比如阅读文章时,我们会自动关注标题、加粗关键词,注意力机制就是模型的“聚焦工具”。


 


应用场景:


机器翻译(对齐源语言和目标语言的关键词)、图像识别(关注物体轮廓)等。


 


2.自注意力机制(Self-Attention)

核心特点:


处理单个序列内元素的依赖关系,让模型捕捉序列中不同位置的关联。


 


原理:


输入序列的每个元素与自身及其他元素计算注意力权重,从而理解元素间的语义关联(如句子中“他”指代前文哪个名词)。


 


优势:


相比循环神经网络(RNN),能并行计算长距离依赖关系,提升效率(如处理长文本时无需逐个字符迭代)


 


典型应用:


Transformer架构的核心组件,用于自然语言处理(NLP)中的文本生成、情感分析等。


 


3.多头注意力(Multi-Head Attention)

核心设计:


将多个独立的注意力机制并行运行,再合并结果,增强模型捕捉不同维度信息的能力。


 


原理:


每个“头”负责从不同子空间提取特征(类似多个视角观察同一事物),比如有的头关注语法结构,有的头关注语义关联,最后拼接输出。


 


效果:


多头注意力能让模型同时处理多种类型的依赖关系,提升表征的丰富性(如翻译时同时兼顾词性和上下文语义)


 


公式简化:


输出=拼接(头1输出,头2输出,……头n输出)X权重矩阵。


三者关联总结

-注意力机制是基础框架,解决“聚焦关键信息”的问题;


-自注意力机制是注意力的一种特殊形式,专门处理序列内元素的关联;


-多头注意力是自注意力的增强版,通过多视角并行计算提升模型能力。这三者是深度学习(尤其是NLP和CV领域)的核心技术,也是Transformer、BERT等模型的重要组成部分。


 


本次的学习就到这里结束了,理论需要实践验证,技术渴望真实触感!我们为您准备了:


AIChat体验环境!


在这里,你可以尽情体验Smartbi 白泽 AIChat产品的强大功能,感受智能交互带来的便捷与乐趣。


 


体验中心入口:


AIChat体验环境(点击即可开启奇妙之旅)


 


帮助中心入口:


AIChat帮助中心遇到问题随时查阅)


 


相关学习视频:



欢迎大家前来体验~

发表于 2025-9-16 10:37:16
学习了。
回复

使用道具 举报

发表于 2025-9-20 09:25:31
有些帮助
回复

使用道具 举报

高级模式
B Color Image Link Quote Code Smilies
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

2回帖数 0关注人数 510浏览人数
最后回复于:2025-9-20 09:25
快速回复 返回顶部 返回列表