简单来说就是对于模型的每一个输入项，可能是图片中的不同部分，或者是语句中的某个单词分配一个权重，这个权重的大小就代表了我们希望模型对该部分一个关注程度。这样一来，通过权重大小来模拟人在处理信息的注意力的侧重，有效的提高了模型的性能，并且一定程度上降低了计算量。

深度学习中的注意力机制通常可分为三类：软注意（全局注意）、硬注意（局部注意）和自注意（内注意）

Soft/Global Attention(软注意机制)：对每个输入项的分配的权重为0-1之间，也就是某些部分关注的多一点，某些部分关注的少一点，因为对大部分信息都有考虑，但考虑程度不一样，所以相对来说计算量比较大。

Hard/Local Attention(硬注意机制)：对每个输入项分配的权重非0即1，和软注意不同，硬注意机制只考虑那部分需要关注，哪部分不关注，也就是直接舍弃掉一些不相关项。优势在于可以减少一定的时间和计算成本，但有可能丢失掉一些本应该注意的信息。

Self/Intra Attention（自注意力机制）：对每个输入项分配的权重取决于输入项之间的相互作用，即通过输入项内部的"表决"来决定应该关注哪些输入项。和前两种相比，在处理很长的输入时，具有并行计算的优势。