attention機制的實質其實就是乙個定址（addressing）的過程，如上圖所示：給定乙個和任務相關的查詢query向量 q，通過計算與key的注意力分布並附加在value上，從而計算attention value，這個過程實際上是attention機制緩解神經網路模型複雜度的體現：不需要將所有的n個輸入資訊都輸入到神經網路進行計算，只需要從x中選擇一些和任務相關的資訊輸入給神經網路。
注意力機制可以分為三步：一是資訊輸入；二是計算注意力分布α；三是根據注意力分布α 來計算輸入資訊的加權平均。
nlp中的attention注意力機制+transformer詳解
深度學習中的注意力模型（2017版）
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