面向高级用户的注意力机制解释

注意力机制是一种方法，使神经网络能够动态地对输入的不同部分赋予不同的权重。

其中会计算所谓的“注意力分数”，以显示某个元素相对于其他元素的重要性。

这些分数通常通过Softmax函数进行归一化，因此可以被解释为概率。

该机制常用于序列到序列模型中，例如机器翻译，以灵活地将注意力集中在重要的词语上。

现代架构如Transformer完全基于注意力机制，这使得并行处理和更好的上下文考虑成为可能。