注意力機制是一種在處理信息時對重要內容給予更多關注的技術，其靈感來源於人類視覺系統的注意力機制。
在計算機科學和機器學習中，注意力機制被廣泛套用於自然語言處理、計算機視覺等領域。其核心思想是模仿人類對於信息的處理方式，即在處理任務時，不會平等地關注所有信息，而是將注意力集中在關鍵部分，同時忽略不相關的信息。在自然語言處理中，注意力機制常用於機器翻譯、語音識別、文本摘要等任務。例如，在機器翻譯中，模型會根據當前單詞在源語言句子中的位置和之前已翻譯的目標語言單詞，計算源語言每個單詞對當前目標語言單詞的重要性，然後根據這些權重來加權求和源語言單詞的表示，從而生成當前目標語言單詞的表示。計算機視覺中的注意力機制則通過對輸入數據中的重要區域進行加權處理，以提高模型的準確率和性能。例如，在圖像分類任務中，模型會從圖片的底層特徵開始，逐漸關注到圖片的高級別特徵，最終得到圖片的表示用於分類。
總的來說，注意力機制是一種靈活、高效的機制，可以使模型在處理序列數據時更加準確和有效。