attention机制

### 回答1：
是什么？注意力机制是一种让计算机学习重点关注某些部分，并忽略其他部分的机制。它可以帮助计算机学习较复杂的内容，比如语言理解和图像分类等。注意力机制可以提供一种快速的方式来理解输入数据中的重点，从而更加有效地进行处理。

### 回答2：
注意力机制（Attention Mechanism）是一种在深度学习中常用的技术，主要用于处理序列数据或者文本数据。其基本思想是在模型的推理过程中，给予不同部分的输入不同的权重，使得模型能够“关注”到对当前任务最重要的部分，从而提高模型的性能。

注意力机制的核心是计算每个输入位置的权重，以确定其对当前任务的贡献。最常见的方法是通过计算每个输入位置与当前任务的相关性来获得权重。常用的相关性计算方法有点积注意力和加性注意力。

点积注意力是通过计算输入位置与当前任务之间的点积来衡量它们的相关性，然后再通过softmax函数将其归一化为一个概率分布。这样就可以得到每个输入位置的权重，从而决定了模型在推理过程中关注的重点。

加性注意力则是通过引入一个学习的注意力权重矩阵，将当前任务与每个输入位置进行线性映射，然后通过激活函数计算它们之间的相关性。再通过softmax函数归一化得到每个输入位置的权重。

注意力机制在自然语言处理、机器翻译、图像处理等领域中得到广泛应用。它可以帮助模型在处理长序列或者长文本时更好地捕捉序列中的关键信息，从而提高模型的性能。长短时记忆网络（LSTM）和变换器（Transformer）等深度学习模型中都广泛使用了注意力机制。

总之，注意力机制通过给予不同部分输入不同的权重，使模型能够关注到对当前任务最重要的信息。这种加权的方式可以帮助模型更好地处理序列和文本数据，提高模型的表现。