人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析

“注意”作为一切思维活动的起点，一直是哲学、心理学和认知神经科学的重点研究对象。随着计算机技术的发展，人类对注意力机制的模拟和应用成为计算机科学领域的热点研究方向——让计算机能够具有类似人类的注意力机制，使其能够有效地应用于对数据的理解和分析。Transformer模型诞生后，注意力机制在人工智能各大重要领域的研究和应用更是如火如荼，成果丰硕。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》从注意力机制这一重要角度入手，阐述注意力机制的产生背景和发展历程，通过详实的理论剖析，以深入浅出的方式着重介绍注意力机制在计算机视觉、自然语言处理，以及多模态机器学习三大人工智能方向中的应用思路、模型与算法。 《人工智能注意力机制：体系、模型与算法剖析》以人工智能相关专业研究人员，特别是计算机视觉与自然语言处理等领域的研发人员作为主要读者对象，一方面帮其梳理技术的发展脉络、开拓思路、构建完整的认知体系；另一方面为其剖析算法原理、深刻理解算法细节。本书提供配套源代码，下载方式见封底。

这是一本深度探讨注意力机制在人工智能领域应用的著作。本书从哲学、心理学、认知神经科学和计算机科学等多个角度，详细剖析了注意力机制的起源、发展及其在人工智能领域的应用。 在书中，作者首先介绍了注意力在人类认知中的作用，并详细阐述了注意力在视觉系统、显著性检测任务、人工智能任务以及认知过程中的关键作用。接着，作者深入剖析了注意力模型在计算机视觉中的应用，包括注意力模型的分类、视觉显著性检测原理与模型剖析，以及注意力机制的计算机视觉应用与模型剖析。 在自然语言处理领域，作者详细阐述了前Transformer时代的NLP注意力机制，包括机器翻译与Seq2Seq模型、自然语言处理中注意力机制的起源，以及经典算法剖析。此外，作者还详细介绍了注意力机制的形式化表示，包括查询集合、键集合和值集合的概念，以及注意力机制的计算过程。 在介绍Transformer模型时，作者详细阐述了Transformer模型的诞生，以及Transformer模型的编码器-解码器架构、输入与输出、注意力机制等。此外，作者还介绍了多模态机器学习的概念和重要性，以及自然语言处理中注意力机制的起源与进展。 在探讨注意力机