attention机制概述

注意力机制（attention mechanism）是一种在深度学习中常用的技术，它可以使神经网络在处理序列数据（如自然语言）时，更加关注序列中的重要部分，从而提高模型的性能。在自然语言处理中，注意力机制被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中。

简单来说，注意力机制可以让模型根据输入序列中不同位置的重要性，分配不同的权重，从而更加关注那些对输出有更大贡献的位置。它通过计算每个输入位置与当前上下文的相关性得到权重，再将这些权重与输入进行加权求和，得到一个加权的上下文向量，用于后续的计算。注意力机制常用的有点积注意力、加性注意力、缩放点积注意力等。

通过注意力机制，模型可以更加准确地捕捉输入序列之间的依赖关系，从而提高模型的性能。