注意力机制（Attention Mechanism）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NLP、计算机视觉等领域。以下是几种常见实现方式：

1. 基本自注意力（Self-Attention）

通过计算输入序列中每个元素与其他元素的相关性，动态调整权重。
🧩 实现步骤：

  • 计算查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵
  • 使用点积得到注意力分数
  • 通过Softmax归一化并加权求和
自注意力机制

2. 多头注意力（Multihead Attention）

通过多个并行的注意力头捕捉不同位置的特征，提升模型的表达能力。
🛠️ 代码示例（PyTorch）： 

import torch.nn as nn  
class MultiHeadAttention(nn.Module):  
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):  
        super().__init__()  
        self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)
多头注意力结构

3. 变压器模型中的应用

在Transformer架构中，注意力机制取代传统CNN/RNN，实现全局依赖建模。
🔗 了解更多Transformer实现细节

Transformer架构图

4. 实现优化技巧

  • 使用缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）缓解梯度消失
  • 引入位置编码（Positional Encoding）处理序列顺序信息
  • 通过残差连接与归一化提升训练稳定性
位置编码示意图

如需深入理解注意力机制的数学原理，可参考 注意力机制基础理论 页面。