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，常用于自然语言处理、图像识别等领域。在TensorFlow中，开发者可以通过Keras API或底层TensorFlow Core实现该机制。

核心思想

  • 权重分配：通过计算输入序列中各元素的重要性权重，动态调整输出结果
  • 上下文感知：让模型在处理序列时关注相关部分，忽略无关信息
  • 可扩展性：支持多种注意力变种（如自注意力、多头注意力）
注意力机制_原理

TensorFlow实现方法

1. 使用Keras的MultiHeadAttention层

from tensorflow.keras.layers import MultiHeadAttention

attention_layer = MultiHeadAttention(num_heads=2, key_dim=64)

2. 自定义注意力函数

def attention_fn(inputs, mask=None):
    # 实现自定义注意力逻辑
    return attention_output

3. 结合Transformer模型

Transformer_模型
[点击了解Transformer模型详解](/community/tensorflow/tutorials_zh/transformer)

应用场景示例

  • 机器翻译：通过注意力机制对源语言和目标语言进行对齐
  • 文本摘要：聚焦关键信息生成简洁摘要
  • 图像识别：在CNN中引入注意力模块提升特征提取能力
注意力机制_应用

学习资源