深度学习领域中的注意力机制是一种强大的工具，它在自然语言处理和计算机视觉等任务中被广泛应用。最早引入注意力机制的是序列到序列（Sequence-to-Sequence，简称Seq2Seq）模型，并在之后的研究中得到进一步的改进和扩展，最终演化成了Transformer模型。
1. 序列到序列（Seq2Seq）模型及其局限性
Seq2Seq模型最初用于机器翻译任务，它由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，其中编码器将输入序列编码为固定长度的向量表示，解码器将该向量表示作为上下文信息生成输出序列。Seq2Seq模型的局限性在于其编码器提供的固定长度向量无法充分捕捉输入序列中的所有信息，从而导致模型在处理长文本时表现不佳，并且可能遗失一些重要的上下文信息。
2. 注意力机制的引入
为了解决Seq2Seq模型中固定长度向量的局限性，注意力机制被引入。注意力机制允许解码器在生成每个输出时，根据输入序列的不同部分动态地分配权重。这样，在生成输出序列的每个位置时，模型可以选择性地关注输入序列中与该位置相关的部分。这种机制使得模型能够更好地处理长文本，并将更多注意力集中在相关部分上。
3. 注意力机制发展历程
随着研究的不断深入，注意力机制得到了进一步的改进和扩展。下面简要介绍两种常用的注意力机制变种：
3.1. 按位置（Positional）注意力
最早被提出的注意力机制是按位置进行的。在编码器-解码器框架中，解码器在生成每个输出时，依次计算与输入序列中不同位置的权重。这种按位置注意力机制的缺点是无法考虑输入序列中单词之间的依赖关系，并且对于处理较长序列时计算量较大。
3.2. 自注意力（Self-Attention）机制
为了解决按位置注意力的局限性，研究人员引入了自注意力机制。自注意力机制允许模型在计算权重时同时考虑输入序列中所有位置的相关性。通过自注意力机制，模型能够更好地捕捉输入序列中的长距离依赖关系，并且计算效率更高。
4. Transformer模型
在自注意力机制的基础上，Google于2017年提出了Transformer模型，它在机器翻译任务上取得了巨大的成功。Transformer模型采用了完全基于注意力机制的编码器-解码器结构，摒弃了传统的循环神经网络和卷积神经网络。Transformer将输入序列和输出序列都视作一组注意力权重，通过多头注意力机制同时计算多组注意力权重，进一步增强了模型对不同位置的注意力。
相比于传统的Seq2Seq模型，Transformer模型在处理长文本时表现更好，能够更好地捕捉输入序列中的上下文信息。它的模型结构更加并行化，计算效率更高，使得训练和推理速度大大提高。
5. 结语
注意力机制的引入对深度学习领域产生了重大影响，从Seq2Seq模型到Transformer模型的发展过程中，注意力机制得到了不断改进和扩展。通过注意力机制，模型能够更好地处理长文本，并充分利用输入序列的上下文信息。随着对注意力机制的研究不断深入，相信它将在更多的领域得到广泛的应用。
本文来自极简博客，作者：夏日蝉鸣，转载请注明原文链接：深度学习中的注意力机制：从Seq2Seq到Transformer
