概念

注意力機制（Attention Mechanism）是機器學習，特別是深度學習中一種重要的技術，最初被用于自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯。它的核心思想是，讓模型在處理輸入數據時，能夠“關注”到數據中的重要部分，而不是一視同仁地處理所有部分。這種機制極大地提高了模型在處理長序列數據時的性能。

以下是一些關鍵點和概念：

1. 背景和動機

在序列到序列（seq2seq）模型中，傳統的編碼器-解碼器架構往往會遇到問題，尤其是當輸入序列很長時。編碼器將整個輸入序列壓縮成一個固定長度的上下文向量（context vector），這對解碼器來說可能不夠充分，導致性能下降。

2. 注意力機制的引入

注意力機制通過引入一個動態生成的上下文向量來解決上述問題。具體來說，解碼器在生成每個輸出時，不是依賴于一個固定的上下文向量，而是根據當前的解碼狀態，動態地計算與輸入序列不同部分的加權和。

3. 工作原理

以NLP中的翻譯任務為例，注意力機制的具體過程如下：

1. 計算注意力權重：對于解碼器的每個時間步t，計算當前隱狀態和所有編碼器輸出的相似度（例如通過點積、雙線性函數或可學習參數的加權和）。
2. 歸一化權重：通過Softmax函數將這些相似度轉換為概率分布，稱為注意力權重。
3. 計算上下文向量：用這些權重對編碼器