注意力机制介绍与应用：从Seq2Seq到Transformer

# 1. 理解注意力机制

## 1.1 什么是注意力机制

注意力机制是一种模拟人类注意力思考方式的深度学习机制，通过赋予模型“专注”和“选择”能力，使其更加集中于相关信息并动态调整关注程度。

## 1.2 注意力机制的作用及优势

注意力机制可以帮助模型在处理序列数据时更加灵活地选择性关注特定部分信息，提高模型的性能和泛化能力，对长距离依赖关系的建模效果尤为显著。

## 1.3 注意力机制在自然语言处理中的应用

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，有效改进了模型的表现，提升了NLP任务的效率和准确度。

# 2. Seq2Seq模型与注意力机制

Seq2Seq模型是一种常用于序列到序列（Sequence-to-Sequence）学习任务的模型，例如机器翻译、对话生成等应用。其基本思想是将输入序列转换为固定长度的向量表示，然后再将该向量解码为目标序列。而注意力机制在Seq2Seq模型中的引入，则极大地改善了模型的性能和生成质量。

### 2.1 Seq2Seq模型的基本概念

Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，编码器将输入序列转换为上下文向量，解码器根据上下文向量生成目标序列。这种结构使得模型能够捕捉输入序列和目标序列之间的长距离依赖关系。

# Seq2Seq模型的编码器示例
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
        self.rnn = nn.GRU(emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout=dropout)

    def forward(self, src):
        embedded = self.embedding(src)
        outputs, hidden = self.rnn(embedded)
        return hidden

# Seq2Seq模型的解码器示例
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
        self.rnn = nn.GRU(emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout=dropout)

    def forward(self, input, hidden):
        input = input.unsqueeze(0)
        embedded = self.embedding(input)
        output, hidden = self.rnn(embedded, hidden)
        return output, hidden

### 2.2 基于注意力机制的Seq2Seq模型原理

基于注意力机制的Seq2Seq模型在解码阶段对编码阶段的输出加权，使得解码器能够聚焦于输入序列的不同部分，从而提高翻译的准确性和流畅性。

# 基于注意力机制的Seq2Seq模型示例
class AttnDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
        self.rnn = nn.GRU(hid_dim + emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout=dropout)
        self.attn = Attention(hid_dim)
        self.f