解读注意力机制原理，教你使用Python实现深度学习模型
本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：注意力机制（Attention）》，作者：Echo_Wish。在深度学习的世界里，注意力机制（Attention Mechanism）是一种强大的技术，被广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。它可以资助模型在处理复杂任务时更加关注紧张信息，从而提高性能。在本文中，我们将详细介绍注意力机制的原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现一个简朴的注意力机制模型。
1. 注意力机制简介
注意力机制最初是为了解决呆板翻译中的长间隔依赖问题而提出的。其核心头脑是：在处理输入序列时，模型可以动态地为每个输入元素分配不同的紧张性权重，使得模型能够更加关注与当前任务相干的信息。
1.1 注意力机制的基本原理
注意力机制通常包罗以下几个步骤：
[*]计算注意力得分：根据查询向量（Query）和键向量（Key）计算注意力得分。常用的方法包罗点积注意力（Dot-Product Attention）和加性注意力（Additive Attention）。
[*]计算注意力权重：将注意力得分通过 softmax 函数转化为权重，使其和为1。
[*]加权求和：使用注意力权重对值向量（Value）进行加权求和，得到注意力输出。
1.2 点积注意力公式
点积注意力的公式如下：
https://bbs-img.huaweicloud.com/blogs/img/20240523/1716430779749243640.png
其中：
<ul>Q 是查询矩阵
K 是键矩阵
V 是值矩阵
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