注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一个重要概念，尤其在自然语言处理和序列模型中得到了广泛应用。它能够使模型关注到输入序列中的关键信息，从而提高模型的性能。
什么是注意力机制？
注意力机制是一种用于提高模型对输入序列中重要信息关注度的机制。它可以让模型根据上下文动态地为序列中的每个元素分配不同的权重，使得模型更加关注那些对预测结果影响较大的部分。
注意力机制的类型
- 硬注意力（Hard Attention）：模型会输出一个权重向量，直接用于计算上下文的表示。
- 软注意力（Soft Attention）：模型会输出一个概率分布，表示序列中每个元素的重要程度。
注意力机制的应用
- 机器翻译：通过注意力机制，模型能够更好地捕捉源语言和目标语言之间的对应关系。
- 文本摘要：注意力机制可以帮助模型识别出文本中的关键信息，从而生成高质量的摘要。
- 语音识别：注意力机制可以帮助模型更好地处理语音信号中的变化和噪声。
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