Attention(注意力)机制是近年来深度学习领域最具影响力的创新之一,尤其在自然语言处理(NLP)任务中取得了突破性进展。它最初被引入用于改进序列到序列(Seq2Seq)模型的性能,如今已成为Transformer架构的核心组件,并广泛应用于图像识别、语音识别等多个领域。
Attention机制模拟了人类在处理信息时“聚焦重点”的能力。在神经网络中,它允许模型在处理输入序列时,动态地为不同部分分配不同的权重,从而更有效地捕捉长距离依赖关系。
通过计算Query与所有Key的相似度(通常使用点积),得到注意力权重,再对Value进行加权求和,输出上下文向量。
Attention机制已成功应用于:
Attention机制不仅提升了模型性能,还增强了可解释性。随着Transformer架构的普及,“Attention is All You Need”已成为现代AI系统的基石。理解Attention,是掌握当代人工智能技术的关键一步。