注意力机制在机器翻译中的应用 🧠

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中用于提升模型对序列数据处理能力的重要技术，尤其在机器翻译任务中表现出色。以下是其核心原理与实现方式：

1. 基本原理

• 序列对齐：通过计算源语言与目标语言之间词的相似度，动态调整权重
• 上下文感知：模型能聚焦于输入序列中与当前输出最相关的部分
• 可解释性：可视化注意力权重有助于理解模型决策过程

2. 应用场景

• 神经机器翻译（NMT）：替代传统RNN的循环结构，提升长距离依赖建模能力
• 多语言处理：支持跨语言的语义对齐与迁移学习
• 文本生成：如摘要、对话系统等需要语境理解的场景

3. 关键技术

• Soft Attention：通过softmax函数计算权重分布
• Self-Attention：Transformer模型的核心，实现全局依赖建模
• 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行计算多个注意力子空间，增强模型表达能力

4. 代码示例（伪代码）

def attention_decoder(input_seq, target_seq):
    # 计算注意力权重
    attention_weights = compute_attention_matrix(input_seq, target_seq)
    # 加权求和生成上下文向量
    context_vector = attention_weights * input_seq
    # 合并上下文与目标序列
    combined = concatenate([context_vector, target_seq])
    return fully_connected(combined)

5. 扩展阅读

如需深入了解Transformer模型的实现细节，可参考：
/zh/tutorials/deep-learning/transformer-model

图片关键词：注意力机制示意图, Transformer模型结构