注意力机制是深度学习领域的一项核心技术，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和语音识别等场景。其核心思想是让模型在处理信息时，动态关注与当前任务最相关的部分，从而提升模型性能与效率。
核心概念
- 自注意力（Self-Attention）：通过计算序列中元素之间的相关性，捕捉全局依赖关系。💡
- 多头注意力（Multi-Head Attention）：使用多个注意力头并行处理信息，增强模型对不同特征的捕捉能力。🧠
- Transformer模型：基于自注意力机制的架构，取代传统RNN结构，实现并行计算与长距离依赖建模。🌐
应用场景
- 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，生成简洁的摘要内容。📝
- 图像识别：结合CNN与注意力机制，提升特征提取精度。🖼️
技术发展
- 早期探索：如Bahdanau Attention（2014）引入上下文向量。📚
- 突破性进展：Transformer（2017）将注意力机制推向新高度。🚀
- 最新趋势：如Vision Transformer（ViT）将注意力应用于图像处理。🔍
相关资源
- 深入了解Transformer模型结构： /research/transformer_model
- 探索注意力机制在序列到序列任务中的应用： /research/sequence_to_sequence