什么是Attention？
Attention是机器学习和自然语言处理领域中的重要概念。它用于解决模型对于某些输入部分的特别关注问题。通过使用Attention机制，模型可以根据输入的重要性对不同部分进行加权，从而在处理任务时更加准确和高效。Attention机制通常应用于机器翻译、文本摘要、语音识别等任务中，可以提升模型的性能和表现。
Attention机制的核心思想是在编码器-解码器模型中，通过计算每个编码器输出与解码器当前状态之间的关联度，从而选择合适的信息进行解码操作。这种关联度可以通过计算编码器输出和解码器状态之间的相似度得到，之后再将这些相似度进行归一化处理以得到Attention权重。
Attention的引入可以使得模型更加注重与当前任务相关的信息，避免对无关信息的处理，从而提高模型的准确性和效率。
