能不能画图解释其中model.add(Attention())原理

当使用 `model.add(Attention())` 添加注意力机制层时，可以使用下面的图示来解释其原理：

                             Query
                              │
                              ▼
                   ┌────────────────────┐
                   │  Attention Weights  │
                   └────────────────────┘
                              │
                              ▼
                  ┌─────────────────────┐
                  │  Weighted Sum      │
                  └─────────────────────┘
                              │
                              ▼
                  ┌─────────────────────┐
                  │  Context Vector    │
                  └─────────────────────┘
                              │
                              ▼
                          Output

在这个图示中，注意力机制层的输入包括一个查询(Query)和一系列键值对(Key-Value)。注意力机制的目标是计算一组权重，将这些权重应用于值(Value)上，从而得到一个上下文向量(Context Vector)，并将其作为输出。

首先，通过计算查询(Query)和键(Key)之间的相似度，得到一组注意力权重(Attention Weights)。这些权重表示了查询(Query)与每个键(Key)之间的关注度。

接下来，将注意力权重与对应的值(Value)进行加权求和，得到一个加权求和向量(Weighted Sum)。这个加权求和向量将集中于与查询(Query)相关性较高的值(Value)。

最后，通过对加权求和向量进行一些处理，得到最终的上下文向量(Context Vector)。这个上下文向量将包含与查询(Query)相关的信息。

注意力机制的输出可以作为模型的输出，或者与其他层进行连接，以进一步处理或传递信息。它可以帮助模型聚焦于输入序列中最重要的部分，提高模型的性能和泛化能力。