注意力机制（Attention Mechanism）在Seq2Seq模型中的应用 🧠

什么是注意力机制？

注意力机制是 Seq2Seq（序列到序列）模型中用于提升序列间信息对齐能力的核心技术。其核心思想是：让模型在处理输入序列时，动态关注与输出目标最相关的部分。
例如，在机器翻译中，当翻译句子“我爱自然语言处理”时，注意力机制会帮助模型聚焦“自然语言处理”这一关键短语，而非平均分配权重。

注意力机制的类型

1. 全局注意力（Global Attention）

   • 通过计算所有输入词与当前输出词的相关性，选择最相关的上下文
   • ⚠️ 存在计算复杂度高的问题

2. 局部注意力（Local Attention）

   • 仅关注输入序列的局部区域（如滑动窗口）
   • ✅ 适合长序列处理，减少计算量

3. Transformer 的自注意力（Self-Attention）

   • 通过注意力权重矩阵捕捉序列中所有位置的依赖关系
   • 📈 显著提升模型性能，成为现代 NLP 的基石

为什么使用注意力机制？

• 解决长距离依赖问题：传统 RNN 在处理长序列时容易遗忘早期信息
• 提升模型可解释性：可视化注意力权重可观察模型关注的重点
• 灵活性：可动态调整不同位置的权重，适应多样化的任务需求

学习路径推荐

• 基础入门：Seq2Seq 模型简介
• 深入实践：注意力机制实现详解
• 高级应用：Transformer 模型结构解析

扩展阅读

• 注意力机制在机器翻译中的应用案例
• 对比学习：RNN vs Transformer

📌 注意：注意力机制的优化是当前研究的热点，建议关注最新论文以获取前沿知识。