神经网络中的注意力机制是模仿人类所拥有的认知注意力，其主要目的是强调信息的重要部分，并尽量淡化不相关的部分。受这一启发，注意力机制被引入计算机视觉任务。通过注意力机制算法，导致图像分类、对象检测、语义分割、视频理解、图像生成、3D视觉等应用性能被大大提高。本文就来详细了解注意力机制的概念。
注意力机制的核心原理
注意力机制允许解码器以灵活的方式利用输入序列中最相关的部分，通过所有编码输入向量的加权组合，最相关的向量被赋予最高权重。
而在深度学习中，注意力机制可以用于解释重要性权重的向量。当我们预测一个计算机视觉任务时，比如分析图像中的像素时，我们使用注意力向量来推断它与其他元素的相关程度。
深度学习如何引入注意力机制
举个例子，在注意力机制被应用之前，机器翻译是基于编码器-解码器RNNs/LSTMs，编码器和解码器都是LSTM/RNN单元的堆栈。翻译模型会读取输入句子并尝试理解，然后再对其进行总结。它将上下文向量传递给解码器，解码器通过查看输入句子来翻译它。
尽管翻译模型能成功运行，但这种方法的有个严重缺点。如果编码器总结不好，翻译结果就也会很糟糕，并且随着输入句子长度的增加，翻译模型的性能会迅速下降。这又被称为RNN/LSTM的长程依赖问题。
那如何解决这一问题呢？注意力机制模型的开创者Bahdanau，开始在上下文向量中考虑所有输入词，并对每个输入词赋予相对重要性。因此，翻译模型每生成一个句子，都会在编码器隐藏状态中搜索一组位置，位置中会有最相关的信息。这个就被称为“注意力机制”。
