seq2seq中的注意力机制

在seq2seq模型中，注意力机制是一种机制，用于在解码器生成每个目标词时，动态地调整编码器中每个时刻的隐藏状态的权重，以便将与当前目标词最相关的信息聚焦到一起。 这个机制可以帮助模型更好地处理长序列的输入，以及更好地捕捉输入和输出的对应关系。

常见的注意力机制有以下几种：

1. 简单注意力机制（dot-product attention）：将编码器的每个时刻的隐藏状态与解码器当前时刻的隐藏状态进行点积，得到注意力分数。

2. 加性注意力机制（additive attention）：将编码器的每个时刻的隐藏状态和解码器当前时刻的隐藏状态分别通过一个线性变换映射到同一维度，然后相加，再通过一个激活函数得到注意力分数。

3. 缩放点积注意力机制（scaled dot-product attention）：将编码器的每个时刻的隐藏状态与解码器当前时刻的隐藏状态进行点积，然后除以一个缩放因子，得到注意力分数。

注意力机制可以增强模型的泛化能力和可解释性，因为它可以帮助模型更好地理解输入和输出之间的关系。