注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中一个重要的概念，尤其在自然语言处理和计算机视觉领域有着广泛的应用。它允许模型关注输入序列中与当前任务最相关的部分，从而提高模型的性能。
注意力机制概述
注意力机制通过计算输入序列中每个元素对当前任务的贡献度，来分配权重，从而实现关注相关元素的目的。以下是一些常见注意力机制的介绍：
- 软注意力（Soft Attention）：通过计算每个输入元素的概率分布来分配权重。
- 硬注意力（Hard Attention）：直接选择输入序列中概率最高的元素。
- 自注意力（Self-Attention）：模型对自身输入序列进行注意力操作。
注意力机制的应用
注意力机制在以下领域有着广泛的应用：
- 机器翻译：通过注意力机制，模型可以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关注文本中最重要的部分，从而生成更高质量的摘要。
- 图像识别：注意力机制可以帮助模型关注图像中最重要的区域，从而提高识别准确率。
扩展阅读
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