什么是注意力机制？
注意力机制（Attention Mechanism）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。它模仿人类视觉注意力，通过动态加权计算输入序列中各元素的重要性，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。💡
- 核心思想：为不同位置的输入分配不同的权重，优先处理重要信息
- 典型应用：机器翻译、文本摘要、图像识别等
- 技术优势：提升模型表现，减少冗余计算
注意力机制的工作原理
- 查询（Query）：当前处理的元素
- 键（Key）：输入序列中所有元素的表示
- 值（Value）：输入序列中所有元素的实际内容
- 计算过程：
- 通过相似度函数（如点积）计算查询与键的匹配度
- 使用 softmax 函数生成权重分布
- 加权求和值部分，得到最终输出
主要类型与应用场景
| 类型 | 特点 | 应用 |
|---|---|---|
| 全局注意力 | 全局关注所有位置 | 文本摘要、问答系统 |
| 局部注意力 | 仅关注局部区域 | 语音识别、图像目标检测 |
| Transformer 模型 | 基于自注意力机制 | 机器翻译、语言模型 |