注意力機制是一種在深度學習領域中模擬人類注意力行爲的技術，用於在處理信息時集中關注關鍵部分而忽略不重要的信息。
這種機制最初源於對人類視覺注意力的研究，其中人類會選擇性地關注視覺信息的一部分，同時忽略其他部分，以合理利用有限的視覺信息處理資源。在深度學習中，注意力機制允許模型在處理序列數據（如文本、圖像或聲音）時，自動地學習對關鍵信息進行加權和聚焦，從而提高處理的效率和準確性。例如，在自然語言處理中，注意力機制可以應用於機器翻譯、語音識別或文本摘要等任務，幫助模型在生成輸出時更好地關注輸入數據中的重要部分。
總的來說，注意力機制是一種靈活且高效的工具，用於提高機器學習模型在處理複雜和大量數據時的性能。