你刚才说的注意力是哪种注意力机制，有几种注意力机制

对不起，我给出的示例是基于一种常见的注意力机制，即"self-attention"或"内注意力"。这种注意力机制是Transformer模型中使用的一种形式。

在自然语言处理和深度学习领域，主要有以下几种常见的注意力机制：

1. 点积注意力（Dot-Product Attention）：通过计算查询向量（Q）和键向量（K）之间的点积来获取注意力权重，然后将权重应用于值向量（V）上。这种注意力机制常用于Transformer模型中。

2. 缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention）：在点积注意力的基础上，通过对注意力权重进行缩放，使其更稳定。缩放点积注意力中使用缩放因子来调整点积的值。

3. 多头注意力（Multi-Head Attention）：将注意力机制应用于多组查询、键和值向量，从而获得多个独立的注意力头。每个头都学习不同的注意力表示，然后将它们合并在一起。

4. 自适应注意力（Adaptive Attention）：根据任务需要，动态地学习查询和键之间的相似性度量。这种注意力机制可以根据输入数据的不同部分自适应地调整注意力权重。

这些只是一些常见的注意力机制，还有其他更复杂的变体和改进。选择适合特定任务和模型结构的注意力机制取决于具体的需求和上下文。