U04-03-02 attention2

注意力机制是深度学习中的一种技术，它允许模型在处理信息时能够关注到输入的重要部分。这种机制通常用于序列到序列的任务，如机器翻译和语音识别。注意力机制的工作原理是通过计算输入序列中每个元素的重要性，然后根据这些重要性对输出进行加权。这样，模型就可以在生成输出时，更加关注那些更重要的元素。 注意力机制的一个常见应用是在自然语言处理中，例如在问答系统或文本摘要任务中。在这些任务中，模型需要理解输入文本的含义，并从中提取出关键信息。通过使用注意力机制，模型可以更好地完成这些任务。