注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中用于增强模型对关键信息感知能力的核心技术，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域。以下是其核心概念与实现方式：

1. 基本原理

注意力机制的核心思想是：让模型在处理信息时，动态地关注到更重要部分。

  • 通过计算注意力权重（Attention Weights），模型决定不同输入片段的重要性
  • 常见类型包括：
    • 自注意力（Self-Attention）：捕捉序列内部依赖关系（如Transformer模型）
    • 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行处理不同注意力权重
    • 键值注意力（Key-Value Attention）：通过键值对匹配提取信息
注意力权重分布

2. 应用场景

  • NLP领域：
    • 机器翻译（如Seq2Seq模型中的解码器）
    • 文本摘要与问答系统
    • 情感分析与关键句提取
  • CV领域：
    • 目标检测中的区域注意力
    • 图像生成与语义分割
Transformer结构

3. 扩展学习

若想深入了解注意力机制的变体与实际应用，可参考：
📚 Transformer模型教程
📘 视觉注意力机制详解

4. 代码示例

以下为PyTorch中实现简单注意力机制的代码框架：

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim):
        super().__init__()
        self.query = nn.Linear(dim, dim)
        self.key = nn.Linear(dim, dim)
        self.value = nn.Linear(dim, dim)
    
    def forward(self, x):
        q = self.query(x)
        k = self.key(x)
        v = self.value(x)
        # 计算注意力权重
        attn_weights = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / sqrt(dim)
        attn_output = torch.matmul(attn_weights, v)
        return attn_output

5. 注意事项

  • 注意力权重需通过softmax归一化
  • 训练时需避免梯度消失问题
  • 可结合位置编码（Positional Encoding）提升性能
卷积网络注意力模块