【深度学习】注意力机制

目录

一、基本概念

二、工作原理

三、实现方式

四、应用领域

五、挑战与局限

六、研究和应用探索

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一、基本概念

        注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究，在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息，这种机制被称为注意力机制。注意力机制主要有两个方面：一是决定需要关注输入的哪部分，二是分配有限的信息处理资源给重要的部分。

二、工作原理

        注意力机制可以应用于任何类型的输入，而不管其形状如何。在计算能力有限的情况下，注意力机制是解决信息超载问题的主要手段的一种资源分配方案，即将计算资源分配给更重要的任务。注意力一般分为两种：一种是自上而下的有意识的注意力，称为聚焦式（focus）注意力，指有预定目的、依赖任务的、主动有意识地聚焦于某一对象的注意力；另一种是自下而上的无意识的注意力，称为基于显著性（saliency-based）的注意力，由外界刺激驱动的注意，不需要主动干预，也和任务无关。

        在神经网络中，注意力机制可以单独使用，但更多地用作神经网络中的一个组件。它能够将有限的计算资源用来处理更重要的信息。基于神经网络的注意力机制，核心在于让机器学会去感知数据中的重要和不重要的部分，在处理大量输入数据时，允许模型关注于最关键的部分。

三、实现方式

        注意力机制有多种实现方式，包括但不限于：

• 软性注意力机制（Soft Attenti