什么是注意力机制？
注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中用于模拟人类注意力选择过程的核心技术💡。它通过动态分配权重，使模型能够聚焦于输入序列中关键信息，广泛应用于自然语言处理、图像识别等领域。
核心思想
- 权重分配：为输入元素赋予不同的重要性权重
- 上下文感知：根据当前任务调整注意力分布
- 可解释性：可视化模型关注的区域（如图中蓝色高亮部分）
基本工作原理
注意力机制通常包含以下步骤🧠：
- 计算注意力分数：通过可学习参数生成查询（Query）、键（Key）和值（Value）向量
- 归一化分数：使用softmax函数得到概率分布
- 加权求和：根据权重组合值向量得到最终输出
示例代码可参考：注意力机制实现教程
典型应用场景
- 机器翻译：关注源语言中相关词汇（🚀）
- 文本摘要：提取关键句（📚）
- 图像识别：聚焦图像重要区域（🖼️）
扩展学习
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