本文介紹了註意力機制的基本原理，並使用 Python 和 TensorFlow/Keras 實現了一個簡單的註意力機制模型應用於文本分類任務。 ...
本文分享自華為雲社區《使用Python實現深度學習模型：註意力機制（Attention）》，作者：Echo_Wish。
在深度學習的世界里，註意力機制（Attention Mechanism）是一種強大的技術，被廣泛應用於自然語言處理（NLP）和電腦視覺（CV）領域。它可以幫助模型在處理複雜任務時更加關註重要信息，從而提高性能。在本文中，我們將詳細介紹註意力機制的原理，並使用 Python 和 TensorFlow/Keras 實現一個簡單的註意力機制模型。
1. 註意力機制簡介
註意力機制最初是為瞭解決機器翻譯中的長距離依賴問題而提出的。其核心思想是：在處理輸入序列時，模型可以動態地為每個輸入元素分配不同的重要性權重，使得模型能夠更加關註與當前任務相關的信息。
1.1 註意力機制的基本原理
註意力機制通常包括以下幾個步驟：
- 計算註意力得分：根據查詢向量（Query）和鍵向量（Key）計算註意力得分。常用的方法包括點積註意力（Dot-Product Attention）和加性註意力（Additive Attention）。
- 計算註意力權重：將註意力得分通過 softmax 函數轉化為權重，使其和為1。
- 加權求和：使用註意力權重對值向量（Value）進行加權求和，得到註意力輸出。
1.2 點積註意力公式
點積註意力的公式如下：
其中：
- Q 是查詢矩陣
- K 是鍵矩陣
- V 是值矩陣
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