什么是注意力机制？
注意力机制是深度学习中用于增强模型对关键信息捕捉能力的核心技术，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。其核心思想是让模型在处理输入时，动态地关注不同部分的重要性，从而提高效率与性能。
核心作用 📌
- 聚焦关键信息：在长文本或复杂数据中筛选重要部分
- 提升模型表现：显著改善翻译、摘要等任务的效果
- 可解释性增强：通过可视化注意力权重辅助理解模型决策
典型应用场景 🌍
- 机器翻译（如Transformer模型）
- 文本摘要（如抽取关键句）
- 图像识别（如聚焦物体关键区域）
- 语音处理（如对齐音频与文本）
延伸学习 🚀
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