attention

一、简介Attention机制是一种用于加强神经网络在处理序列数据中关注重要部分的机制。在处理长序列时，RNN可能难以捕捉到序列中不同部分的重要程度，导致信息传递不够高效。而Attention机制允许网络根据当前输入和其他位置的信息，动态地调整各个位置的权重，使得模型可以有选择地关注不同部分的输入。Transformer是一种基于Attention机制的神经网络架构，由著名且经典的"Attention is All You Need"一文提出，广泛应用于自然语言处理和其他序列建模任务。与传统的RNN和CNN结构不同，Transformer完全基于Attention机制来处理...