以下是一些关于注意力机制的经典论文，可以帮助你更深入地理解这一领域：

  • “Attention Is All You Need”：这篇论文提出了Transformer模型，彻底改变了自然语言处理领域。(阅读原文)

    Transformer Model

  • “A Neural Attention Model for Abstractive Summarization”：这篇论文介绍了一种用于生成摘要的神经注意力模型。(阅读原文)

    Abstractive Summarization Model

  • “Sequential Model-Based Optimization for General Reinforcement Learning”：这篇论文介绍了SMBO算法，是强化学习领域的一个重要进展。(阅读原文)

    SMBO Algorithm

  • “Learning Long-Term Dependencies with Gradient Descent is Difficult”：这篇论文讨论了在梯度下降过程中学习长期依赖的困难，并提出了LSTM来解决这一问题。(阅读原文)

    LSTM Network

希望这些论文能够帮助你更好地理解注意力机制。如果你对其他相关论文感兴趣，可以访问我们的论文库进行进一步探索。