注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一项关键技术，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。通过动态分配模型对输入信息的权重，它能显著提升模型对关键特征的捕捉能力。

📌 核心概念

  • 权重分配：模型根据上下文自动为不同位置的信息赋予不同权重，如 🔍 表示当前关注的焦点
  • 计算公式：
    $$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$
    （图示：attention_mechanism）

🌐 应用场景

  • 机器翻译：通过关注源语言关键词语（如 🌐 表示跨语言交互）
  • 图像识别：聚焦图像重要区域（图示：image_attention）
  • 文本摘要：提取文章核心内容（如 📝 表示文本处理）

🛠️ 实现方式

  1. Softmax函数：归一化注意力权重
    （图示：softmax_function）
  2. Transformer模型：基于自注意力机制的架构
    （图示：transformer_architecture）
  3. 多头注意力：并行计算多个注意力表示（如 🧠 表示多头机制）

📘 延伸学习

如需深入了解注意力机制的进阶应用，可参考：
深度学习中的注意力机制实战

（图示：attention_tutorial）