4.5 注意力机制 (Attention Mechanism)

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4.5 注意力机制 (Attention Mechanism) 4.5 注意力机制 (Attention Mechanism) 在 TensorFlow 中的应用注意力机制 (Attention Mechanism) 是一种模仿人类视觉注意力机制的深度学习技术。它允许模型在处理输入数据时，动态地关注输入数据的不同部分，从而提高模型的性能和可解释性。在序列到序列 (Sequence-to-Sequence, Seq2Seq) 模型中，注意力机制尤为重要，它解决了传统 Seq2Seq 模型中固定长度上下文向量的瓶颈问题。 4.5.1 注意力机制原理在传统的 Seq2Seq 模型中，编码器将输入序列压缩成一个固定长度的上下文向量，然后解码器使用这个上下文向量生成输出序列。