PyTorch学习中的注意力机制
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简介：
本文介绍了在使用PyTorch进行深度学习时，如何理解和实现注意力机制，并探讨其应用。
Attention 是一种通用的带权池化方法，其输入由两部分构成：询问（query）和键值对（key-value pairs）。不同的 Attention 层之间的区别在于 score 函数的选择。两种常用的注意层是 Dot-product Attention 和 Multilayer Perceptron Attention。点积注意力的实现如下：
```python
class DotProductAttention(nn.Module):
def __init__(self, dropout, **kwargs):
super(DotProductAttention, self).__init__()
```
这段描述介绍了 Attention 机制的基本概念以及两种常见的实现方式，并给出了其中一种（Dot-product Attention）的具体代码示例。
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