ema注意力机制原理图

抱歉，我无法提供图片。但是，我可以描述一下注意力机制的原理。

注意力机制在深度学习中常被用于处理序列数据，如自然语言处理任务。它的目标是在给定一个查询向量和一组键值对的情况下，给出每个键值对对于查询的重要程度。

注意力机制的基本原理如下：
1. 首先，通过计算查询向量与每个键之间的相似度得分。这可以使用不同的方法来计算，常见的有点积、缩放点积等。
2. 接下来，将得分进行归一化处理，通常使用softmax函数，以确保得分之和为1。
3. 最后，将归一化的得分与对应的值进行加权求和，得到最终的注意力表示。

具体来说，注意力机制可以分为三个步骤：查询、键值计算和加权求和。

1. 查询：查询向量通常是由要关注的信息组成的向量，它用来指导模型关注哪些键值对。例如，在机器翻译任务中，查询向量可以是目标语言中已生成部分的隐藏状态向量。
2. 键值计算：对于每个键值对（键向量和值向量），通过计算查询向量与键向量之间的相似度得分。相似度可以使用点积、缩放点积、双线性等方法来计算。
3. 加权求和：将归一化的得分与对应的值向量进行加权求和。这个过程可以看作是对值向量的加权平均，其中权重由归一化的得分决定。

最终，注意力机制会生成一个加权后的表示，其中每个值向量的权重反映了其与查询的相关程度。这个加权后的表示可以用于不同的任务，如机器翻译中的生成、文本分类中的特征提取等。