52、注意力机制与Transformer架构解析

注意力机制与Transformer架构解析

1. 注意力机制概述

注意力机制在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域有着广泛的应用。常见的注意力机制包括点积注意力（dot attention）、一般注意力（general attention）和串联注意力（concatenative attention）等。不过，串联注意力现在使用得较少。

在编码器 - 解码器（Encoder - Decoder）模型中添加Luong注意力机制，可使用TensorFlow Addons实现，具体代码如下：

import tensorflow_addons as tfa
import tensorflow.keras as keras

# 假设已经定义了units, encoder_state, encoder_sequence_length, decoder_cell, n_units
attention_mechanism = tfa.seq2seq.attention_wrapper.LuongAttention( 
    units, encoder_state, memory_sequence_length=encoder_sequence_length)
attention_decoder_cell = tfa.seq2seq.attention_wrapper.AttentionWrapper( 
    decoder_cell, attention_mechanism, attention_layer_size=n_units)

上述代码中，我们将解码器单元（decoder_c