注意力机制教程 🧠

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中用于模拟人类注意力选择过程的核心技术，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，模型能更高效地聚焦关键信息，显著提升性能。

1. 基本概念

注意力机制的核心思想是：在处理输入序列时，模型会根据当前任务的重要性分配不同的关注权重。例如，在机器翻译中，解码器通过注意力机制选择源语言中与当前目标词最相关的部分。

2. 发展历程

• 2014年：Bahdanau等人提出Bahdanau Attention，用于序列到序列任务
• 2017年：Vaswani团队在Transformer模型中推广自注意力机制（Self-Attention）
• 2020年：多头注意力（Multi-Head Attention）成为标准组件

3. 工作原理

注意力机制通常包含以下步骤：

1. 计算注意力分数：通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）的交互得到
2. 应用softmax函数：将分数归一化为概率分布
3. 加权求和：根据概率分布对值进行加权组合

4. 应用场景

• 机器翻译：如Google Translate使用注意力机制提升翻译质量
• 文本摘要：自动抽取文章关键信息
• 图像识别：结合CNN与注意力机制的模型（如SE Block）
• 语音处理：提升语音识别与生成效果

5. 扩展阅读

如需深入了解Transformer模型，可参考：
/transformer-introduction