attention注意力機制的定義和本質顧名思義：注意力機制的意思就是將注意力集中在重要的點上，忽略那些不重要的因素。
注意力機制的本質其實就是對特徵分配注意力權重的過程。
現在的重點就是注意力權重的獲取過程。
encoder-decoder模型定義以機器翻譯為例，來講解attention機制。
機器翻譯領域應用最廣泛的encoder-decoder模型，即編碼解碼模型，其中encoder編碼器，是將輸入資料（影象或文字）編碼為固定長度的特徵向量。而decoder解碼器，是以編碼得到的特徵作為輸入，解碼為目標輸出。
在編碼解碼結構中加入attention機制-----就是對編碼得到的特徵分配注意力權重後作為解碼器的輸入。
soft attention modelsoft attention model------軟注意力模型，是會對所有的特徵都分配乙個注意力權重，沒有篩選條件。所以說軟注意力模型的注意力是發散的，也就是說，attention模型會給序列中的每乙個資料分配乙個注意力權重。
hard attention modelhard attention model------硬注意力模型，注意力是集中在某乙個小的區域內，只對其中的某乙個特徵分配權重為1，其餘為0。
spatial attention是以feature map的每個畫素點為單位，對feature map的每個畫素點都配乙個權重值，因此這個權重值應該是乙個矩陣，大小是的大小；channel wise attention則是以feature map為單位，對每個channel都配乙個權重值，因此這個權重值應該是乙個向量。
Attention注意力機制
attention注意力機制及其實現 帶注意力機制的seq2seq翻譯模型 attention注意力機制介紹 自然語言處理中的自注意力機制 self attention mechanism 簡要描述就是 你正在做什麼，你就將注意力集中在那一點上 attention分為空間注意力和時間注意力，即spa...
attention注意力機制學習
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Attention注意力機制 原理與應用
注意力機制即attention mechanism在序列學習任務上具有巨大的提公升作用，在編解碼器框架內，通過在編碼段加入a模型，對源資料序列進行資料加權變換，或者在解碼端引入a模型，對目標資料進行加權變化，可以有效提高序列對序列的自然方式下的系統表現。attention模型的基本表述可以這樣理解成...