为什么需要注意力机制

注意力机制允许神经网络在产生输出时动态地关注输入数据中最相关的部分，而不是平等对待所有部分。这种能力从根本上需要，以有效处理序列中的长距离依赖关系和复杂信息。

它解决了基本 RNN 和 LSTM 等之前序列模型的局限性——这些模型在处理非常长的序列时遇到困难，因为信息随距离减弱。注意力消除了将整个输入序列压缩成单一固定长度向量进行解码的瓶颈。相反，它使解码器能够在每个生成步骤自适应地访问和权衡所有编码器状态。这种选择性关注显著提升了模型性能和可解释性。

该机制对于机器翻译、文本摘要、图像描述和语音识别等任务至关重要——在这些任务中，输入的特定部分对输出的特定部分有重大影响。它通过允许模型更有效地捕获细微差别和长距离上下文来提供显著的性能提升。关键是，注意力权重还提供了对模型决策过程的宝贵洞察，辅助可解释性和调试。