attention 也就是注意力机制，是深度学习领域里面的核心运算模块，核心作用就是让模型在处理序列或者图像这类数据的时候，主动把计算资源聚焦到和当前任务最相关的信息上面，不再平等对待全部输入内容，模型可以自主判断不同输入元素的重要程度，给重要信息分配更高权重，弱化关联度低的信息，这项机制也是 Transformer 模型能够取得优秀效果的基础组件，广泛应用在自然语言处理计算机视觉语音识别等各类 AI 任务当中。这项机制之所以能够成为行业主流方案，根源在于传统序列模型存在长距离依赖处理的短板，传统模型按顺序逐段处理信息，距离很远的两个信息之间传递信号会不断衰减，很难建立远距离关联。注意力机制跳出顺序计算的限制，直接让序列里任意两个位置互相计算关联分数，不管两个元素相隔多远，都可以直接建立联系，同时动态加权的设计，让模型可以根据当前输入实时调整关注点，适配不同任务的信息选择需求，不需要人工提前设定固定的特征筛选规则，依靠模型自身学习完成信息筛选，大幅提升模型对复杂语义和空间特征的理解能力。
基础运行原理
注意力机制核心计算可以拆成三个核心要素，分别是查询键值，也就是 Q K V。查询代表当前位置想要寻找什么样的信息，键代表每一个输入元素自身的特征标识，值代表输入元素本身携带的实际内容。计算流程就是先拿查询和每一个键做相似度计算，得到对应的分数，再把分数做归一化处理转换成权重，最后使用权重对所有的值做加权求和，输出最终的注意力结果。
表格
| 项目 | 含义 | 作用 |
|---|---|---|
| Query Q | 当前位置的检索向量 | 表达当前位置的查询需求 |
| Key K | 各个输入单元的匹配向量 | 用来和 Q 匹配，计算相关程度 |
| Value V | 各个输入单元的内容向量 | 最终加权聚合的原始信息 |
常见分类
自注意力
自注意力也叫 Self Attention，输入的 Q K V 全部来自同一份原始序列，序列内部每个位置都可以和序列内其他全部位置做关联计算，句子内部词语之间互相建立依赖关系，这是 Transformer 编码器最核心的结构。
交叉注意力
交叉注意力也叫 Cross Attention，Q 来自一份输入，K 和 V 来自另外一份不同的输入，用来实现两个不同数据源之间的信息对齐，典型场景就是机器翻译里面解码器查询编码器输出的特征。
多头注意力
多头注意力是把原始向量拆分成多组并行的子空间，每组独立执行一套注意力计算，之后把多组结果拼接合并，这样模型可以同时从多个不同角度捕捉关联特征，学习多种类型的依赖关系，是 Transformer 的标准设计。
标准实现步骤
第一步 准备输入向量，把原始文本图像等数据转换成向量表示，作为 Q K V 的原始来源。
第二步 线性投影，通过可训练的线性变换矩阵，把原始向量分别转换成 Q K V 向量。
第三步 相似度打分，使用点积或者其他相似度函数，计算 Q 和 K 之间的匹配分数。
第四步 归一化，对分数做 softmax 运算，把分数转换成总和为一的权重分布。
第五步 加权聚合，使用权重乘以对应的 V 向量，累加得到注意力输出。
第六步 多头场景下，拆分多组并行计算，完成之后拼接输出，再做一次线性变换得到最终结果。
应用场景
自然语言处理方向，机器翻译文本摘要问答系统文本生成，依靠 attention 捕捉词语之间语义关联。计算机视觉方向，图像分类目标检测图文多模态任务，attention 可以聚焦图像关键区域。语音方向，语音识别语音合成，对音频帧之间的时序关联建模。多模态大模型方向，同时处理文字图片音频，依靠交叉注意力完成不同模态信息融合。
注意力机制通过动态加权和全局关联计算，解决长距离信息依赖建模难题，多头扩展之后进一步提升特征表达能力，已经成为现代大模型的基础底层组件，理解 attention 概念，是学习 Transformer 大模型相关技术的必要基础。
【相关 FAQ】
问题 1 attention 概念里面的自注意力和交叉注意力有什么区别
回答 1 attention 概念里面的自注意力是同一份序列内部互相计算关联，交叉注意力是两份不同输入之间做信息匹配，二者都属于 attention 概念体系下的常用变体。
问题 2 学习 attention 概念为什么要理解 Q K V 三个向量
回答 2 学习 attention 概念必须理解 Q K V，因为 Q K V 是 attention 概念计算流程的基础单元，全部注意力打分加权运算都围绕这三个向量完成。
问题 3 多头注意力在 attention 概念当中起到什么价值
回答 3 多头注意力是 attention 概念的重要扩展形式，可以在多个子空间并行学习关联特征，丰富 attention 概念的特征捕捉能力。
问题 4 attention 概念可以应用在计算机视觉任务吗
回答 4 attention 概念可以应用在计算机视觉任务，借助 attention 概念聚焦图像关键区域，完成图像理解类相关任务。
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我是启知新能源网的签约作者“烟火识记”！
希望本篇文章《attention 概念分析 深度学习核心机制解读》能对你有所帮助！
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本文概览：attention 也就是注意力机制，是深度学习领域里面的核心运算模块，核心作用就是让模型在处理序列或者图像这类数据的时候，主动把计算资源聚焦到和当前任务最相关的信息上面，不再平等对待全部输入内容，模型可以自主判断不同输入元素的重要程度，给重要信息分配更高权重，弱化关联度低的信息，这项机制也是 Transformer 模型能够取得优秀效果的基础组件，广泛应用在自然语言处理计算机视觉语音识别等各类 AI 任务当中。这项机制之所以能够成为行业主流方案，根源在于传统序列模型存在长距离依赖处理的短板，传统模型按顺序逐段处理信息，距离很远的两个信息之间传递信号会不断衰减，很难建立远距离关联。注意力机制跳出顺序计算的限制，直接让序列里任意两个位置互相计算关联分数，不管两个元素相隔多远，都可以直接建立联系，同时动态加权的设计，让模型可以根据当前输入实时调整关注点，适配不同任务的信息选择需求，不需要人工提前设定固定的特征筛选规则，依靠模型自身学习完成信息筛选，大幅提升模型对复杂语义和空间特征的理解能力。