注意力机制（Attention Mechanism）🧠
注意力机制是深度学习领域的重要技术，尤其在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中广泛应用。它通过模拟人类注意力选择性聚焦信息的能力，提升模型对关键特征的捕捉效率。以下是核心内容：
基本原理💡
- 权重分配：为输入序列中的每个元素分配动态权重，决定其重要性
- 上下文感知：通过计算查询（Query）与键（Key）的相似度，获取值（Value）的加权和
- 可解释性：可视化注意力权重可揭示模型决策过程
应用场景🔍
- 机器翻译：如Transformer模型中用于对齐源语言与目标语言
- 图像识别：在CNN中聚焦关键区域（如
Image_Recognition） - 问答系统：定位文本中与问题相关的信息
主要类型📌
| 类型 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 自注意力（Self-Attention） | 处理序列内部关系 | BERT模型 |
| 多头注意力（Multi-Head Attention） | 并行学习不同注意力子空间 | Transformer Encoder |
| 编码器-解码器注意力 | 连接编码器与解码器 | 翻译系统 |
如需深入了解注意力机制的实现细节，可参考Transformer模型详解。