注意力机制是深度学习中用于增强模型对关键信息聚焦能力的核心技术，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。通过动态分配权重，模型能更高效地处理长序列数据或复杂结构。

核心原理

注意力机制的核心在于计算查询（Query）与键（Key）之间的相似度，生成注意力权重（Attention Weights）来加权值（Value）的输出。这一过程可以类比为人类阅读时对重点内容的注视。

注意力机制

应用场景

  • 机器翻译：通过关注源语言关键词提升翻译准确性
  • 文本摘要：自动提取文章核心信息生成摘要
  • 图像识别：聚焦图像重要区域提高特征提取效率
  • 对话系统：理解上下文中的关键语义信息

技术实现

  1. 自注意力（Self-Attention）：同一序列内元素间的相互关注
  2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行计算多个注意力子空间
  3. Transformer模型：基于注意力机制的革命性架构
Transformer模型

扩展学习

若想深入了解注意力机制的进阶应用，可参考：
注意力机制在Transformer中的具体实现

实践建议