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时间: 2024-04-14 20:24:47 浏览: 166
注意力机制是一种模拟人类注意力分配方式机制,它在深度学习中被广泛应用。其原理是通过对输入序列中不同位置的信息进行加权,从而使模型能够更加关注与当前任务相关的部分。
注意力机制的作用是在处理序列数据时,根据不同位置的重要性对输入进行加权,使得模型能够更加准确地捕捉到关键信息。通过引入注意力机制,模型可以自动学习到不同位置的重要性,并根据重要性对输入进行加权,从而提高模型的性能和泛化能力。
注意力机制包括以下几个要素:
1. 查询(Query):用于指定需要关注的信息。
2. 键(Key):用于表示输入序列中的每个位置的特征。
3. 值(Value):用于表示输入序列中每个位置的信息。
4. 注意力权重(Attention Weights):通过计算查询与键之间的相似度,得到每个位置的注意力权重。
5. 上下文向量(Context Vector):通过将注意力权重与值进行加权求和,得到最终的上下文向量。
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