神经网络注意力机制 第一步：注意力机制的基本概念 注意力机制的核心思想是模仿人类认知过程中的注意力分配——在处理信息时，优先关注关键部分。在人工智能中，它允许模型在处理输入数据（如文本、图像）时，动态地为不同部分分配不同的权重。例如，在翻译句子时，模型可能更关注与当前目标词相关的源语言词汇。 第二步：注意力机制的计算原理 假设有一个输入序列（如单词序列）\( X = [ x_ 1, x_ 2, ..., x_ n ] \)，模型需要为每个元素计算一个注意力分数。具体步骤包括： 计算相似度 ：通过查询向量（Query）与键向量（Key）的点积或神经网络，计算当前目标与输入元素的关联程度。 归一化权重 ：使用 Softmax 函数将相似度分数转换为概率分布，确保所有权重之和为 1。 加权求和 ：将权重与值向量（Value）相乘并求和，得到注意力输出。 第三步：注意力在序列模型中的应用 以机器翻译为例： 编码器将源句子转换为隐藏状态序列 \( H = [ h_ 1, h_ 2, ..., h_ n ] \)。 解码器生成目标词时，通过注意力机制计算源句子中每个隐藏状态的权重，加权后生成上下文向量。该向量包含当前最相关的源语言信息，帮助解码器更准确地输出目标词。 第四步：自注意力与多头注意力 自注意力 ：允许序列中的每个元素直接与其他元素交互，捕获长距离依赖关系。例如，在句子中，一个词可能与多个位置的词相关。 多头注意力 ：通过多组独立的注意力头并行计算，捕获不同子空间的特征（如语法、语义），最后将结果拼接并线性变换，增强模型的表达能力。 第五步：注意力机制与 Transformer 架构 Transformer 模型完全基于自注意力和多头注意力，取代了传统的循环神经网络（RNN）。其核心模块包括： 编码器-解码器结构 ：每层均使用自注意力与前馈神经网络。 位置编码 ：为输入序列添加位置信息，弥补注意力机制对顺序不敏感的缺陷。 这一架构成为 BERT、GPT 等现代预训练模型的基础。 第六步：注意力的扩展应用 计算机视觉 ：视觉注意力（如空间注意力）让模型聚焦于图像的关键区域，提升分类、分割等任务的性能。 可解释性 ：通过可视化注意力权重，理解模型的决策依据（例如在医疗影像中定位病变区域）。 跨模态任务 ：在图像描述生成中，模型通过注意力对齐图像区域与生成文本的对应关系。