注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中用于提升模型对序列数据处理能力的核心技术，尤其在机器翻译领域发挥了革命性作用。通过动态聚焦关键信息，它显著改善了传统序列到序列模型（Sequence-to-Sequence）的性能。
1. 注意力机制的核心思想
- 权重分配：模型为输入序列中的每个元素分配不同的权重，关注与当前任务最相关的部分。
- 上下文感知：通过计算查询（Query）与键（Key）的相似度，动态生成注意力权重，增强对上下文的理解。
- 可视化示例：
2. 注意力机制的类型
- 全局注意力（Global Attention）：对整个输入序列进行加权求和，适用于长文本处理。
- 局部注意力（Local Attention）：仅关注输入序列的局部区域，提高计算效率。
- Transformer模型：基于自注意力机制（Self-Attention），通过并行计算实现更高效的序列建模。
3. 实现步骤
- 编码器：将输入序列编码为上下文向量（Context Vector）。
- 解码器：生成目标序列，同时计算注意力权重。
- 上下文组合：根据注意力权重，将编码器的输出与当前解码状态结合，生成更精确的表示。
4. 应用场景
- 机器翻译：如英文到中文的文本翻译（深入解析）。
- 文本摘要：自动提取关键信息，生成简洁摘要。
- 问答系统：定位文本中与问题相关的关键段落。
5. 扩展阅读
- 深度学习基础教程：了解神经网络的基本原理。
- Transformer模型详解：探索自注意力机制的实现细节。