注意力是智力的五个基本因素之一，是 记忆力 、观察力、 想象力 、思维力的准备状态，所以注意力被人们称为心灵的门户。 注意是一种意向活动。 它不像认知那样能够反映客观事物的特点和规律，但它和各种认知活动又是分不开的，它在各种认知活动中起着 ...

注意（attention，focus）或注意力，是一个医学或心理学概念，属于认知过程的一部分，是对环境的一部分或一方面的选择性警觉，或因局部刺激导致意识水平的提高与知觉的选择性集中 [1] [2] [3] 。

2021年6月29日 · 注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究，是一种在深度学习模型中模拟人类注意力的机制。注意力机制可以应用于任何类型的输入而不管其形状如何，是在计算能力有限情况下，解决信息超载问题的主要手段的一种资源分配方案。

介绍transformer，不得不先看attention。 Attention 注意力机制. 2014年google mind团队发表的这篇论文《 Recurrent Models of Visual Attention 》让其开始火了起来。 Bahdanau等人在论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中首次将attention用的 nlp 的机器翻译中。 2017年，google机器翻译团队发表的 ...

1 天前 · 一直以来，自注意力机制依赖于对输入 token 两两相似性的计算，这一过程虽然有效，但其资源开销显著；尤其当输入 token 数量极大时，传统注意力机制（如 Transformer 中的全局注意力）在计算复杂度和内存使用上的瓶颈问题愈发显著。 ...

为了增强拟合性能，Transformer对Attention继续扩展，提出了多头注意力（Multiple Head Attention）。 刚才我们已经理解了， Q 、 K 、 V 是输入 X 与 W^Q 、 W^K 和 W^V 分别相乘得到的， W^Q 、 W^K 和 W^V 是可训练的参数矩阵。

2024年11月7日 · 注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习中的一种技术，它模拟了人类在处理信息时的注意力分配过程，允许模型在执行任务时对输入数据的不同部分赋予不同的权重。

2024年8月27日 · 注意力机制是一种加权机制，能够帮助模型根据输入的不同部分分配不同的“关注”权重。这种机制模仿了人类在面对复杂任务时，自动聚焦于重要信息的行为。通过动态计算不同输入部分的重要性，注意力机制提高了模型对关键信息的敏感度。

注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后集中关注它。

2024年12月21日 · 在信息爆炸的时代，注意力分配成为关键认知功能。本文深入探讨注意力分配的定义、神经机制以及生活实例，揭示大脑如何实现多任务处理。了解影响注意力分配的因素及提高技巧，如练习、任务分解和正念训练，帮助您提升注意力效率，适应现代生活需求。