深度学习中Attention与全连接层的区别何在？
全连接层：信息的“平均化”与“固化”
我们先从全连接层说起，因为它相对更基础。你可以把全连接层想象成一个“信息合并器”。在一个传统的全连接层里，输入数据的每一个单元（比如一个像素、一个词向量的维度）都会与该层的所有输出单元进行全方位的连接。每一条连接都有一个独立的权重，还有一个偏置项。
工作原理： 当数据通过一个全连接层时，输入向量 $x$ 会与权重矩阵 $W$ 进行矩阵乘法，再加上偏置向量 $b$，然后通常会通过一个激活函数（如ReLU、Sigmoid）产生输出 $y$：
$y = f(Wx + b)$
特点：
全局依赖： 它的名字“全连接”就说明了一切。输入数据的每个部分都会影响到输出的每个部分。
固定的权重： 一旦模型训练完成，全连接层的权重就是固定的。这意味着对于同一个输入，它总是会产生相同的输出。它无法根据输入的上下文动态地调整其关注点。
参数量大： 如果输入维度很高，全连接层的权重矩阵就会非常庞大，导致模型参数量急剧增加，容易过拟合，计算量也大。
丢失局部信息： 在处理序列数据时，全连接层需要先将序列“展平”（flatten）成一个长向量。在这个过程中，原始的顺序信息和数据之间的局部关系（比如句子中相邻的词）会被打散，虽然权重矩阵本身蕴含了“模式”，但它并不能像人类一样，直接感知到“这个词和它前一个词的关系更重要”。
举个例子： 想象你在看一张照片。全连接层就像一个扫描仪，它会把照片上的每一个像素点的信息都收集起来，然后根据预设的规则（权重）来决定最终输出（比如识别出照片里是一只猫）。但是，它无法区分“猫的眼睛”和“背景的墙壁”哪个更关键。它只是把所有像素的信息平均地、一视同仁地处理了。
Attention机制：信息的“聚焦”与“动态加权”
Attention机制的出现，正是为了解决全连接层在处理长序列、捕捉上下文信息方面的不足。它的核心思想是：让模型能够根据当前需要，动态地为输入数据的不同部分分配不同的“注意力”权重。
工作原理： Attention机制通常涉及三个关键概念：Query (查询)、Key (键) 和 Value (值)。
1. 生成 Query, Key, Value： 对于输入序列（比如一个句子中的词向量），我们会为每个词向量通过不同的线性变换（权重矩阵）生成其对应的 Query、Key 和 Value 向量。
2. 计算相似度/相关性： 对于一个特定的 Query（代表当前正在处理的信息，比如模型想要理解的某个词），我们会计算它与序列中所有 Key 的相似度（通常使用点积、余弦相似度等）。这个相似度分数就代表了当前 Query 对每个 Key 的“相关性”。
3. Softmax归一化： 将计算出的相似度分数通过Softmax函数进行归一化，得到一组“注意力权重”。这些权重加起来等于1，并且每个权重都代表了对应 Value 在加权求和中的重要程度。
4. 加权求和： 用这些注意力权重去加权求和所有的 Value 向量。最终得到的输出，就是对原始输入序列的一种“加权概括”，其中与当前 Query 最相关的部分的 Value 贡献最大。
特点：
动态性： Attention的权重是根据当前的 Query 和 Key 动态计算的。这意味着对于同一个输入序列，但模型在不同时间点、处理不同信息时，计算出的注意力权重会有所不同。它能“聚焦”于当前最相关的部分。
选择性： 模型可以学习到哪些信息是重要的，哪些可以被忽略。例如，在翻译句子时，模型在翻译某个词时，可能会特别关注源句子中的某个特定词。
缓解长距离依赖： 相比于RNN，Attention可以直接计算序列中任意两个位置之间的关系，不受距离限制。
可解释性： 注意力权重可以在一定程度上揭示模型在做决策时关注了输入的哪些部分，增加了模型的可解释性。
引入的参数相对较少： 相比于全连接层，Attention机制引入的额外参数（用于生成Q, K, V的线性变换）通常更少，特别是在处理长序列时，参数效率更高。
举个例子： 还是那只猫的照片。如果模型现在正在尝试识别“猫的眼睛”，Attention机制会做的是：它会“询问”（Query）“我需要找眼睛”，然后扫描照片中的所有区域（Key），找到那些与“眼睛”特征最匹配的区域（高相似度），然后将这些区域的像素信息（Value）以更高的权重组合起来，最终形成对“眼睛”的准确理解。它能主动去寻找并聚焦最相关的信息，而不是一股脑地处理所有像素。
核心区别总结：
| 特性 | 全连接层 (Fully Connected Layer) | Attention 机制 (Attention Mechanism) |
| : | : | : |
| 关注方式 | 全局、固定、平均化。输入的所有部分都以预设的（训练好的）固定权重被处理。 | 局部、动态、选择性。根据当前的 Query，为输入序列的不同部分动态分配不同权重的“注意力”。 |
| 依赖性 | 强依赖于输入数据的整体，但无法区分不同部分的重要性。 | 能够捕捉输入序列内部任意两个位置之间的关系，并根据当前任务动态选择最相关的部分。 |
| 处理序列 | 通常需要将序列展平，丢失部分顺序和局部信息。 | 直接处理序列，不依赖于固定的顺序，通过计算元素间的关系来理解上下文。 |
| 动态性 | 无。权重在训练后固定。 | 有。注意力权重是根据输入数据动态生成的。 |
| 参数效率 | 在高维输入时参数量大，易过拟合。 | 在处理长序列时参数效率更高，能更好地处理长距离依赖。 |
| 应用场景 | 图像识别（卷积网络后）、分类、回归等。 | 机器翻译、文本摘要、问答系统、图像描述、推荐系统等，特别擅长处理序列数据和需要捕捉长距离依赖的任务。 |
| 核心目标 | 将输入映射到一个新的特征空间，提取固定的全局模式。 | 学习如何动态地聚合信息，根据上下文聚焦于最相关的输入部分。 |
简而言之：
全连接层是一种“普适”的处理方式，它将所有信息一视同仁地进行线性变换和激活。而Attention机制则是一种“智能”的寻访机制，它让模型能够“思考”当前最需要什么信息，然后精准地从输入数据中“提取”这些信息，并赋予它们应有的权重。
在现代深度学习模型中，它们并非互斥，而是经常协同工作。例如，在Transformer模型中，自注意力机制（SelfAttention）是核心，但其内部也会使用前馈全连接层来对注意力输出进行进一步处理和映射。正是这种不同机制的巧妙组合，才造就了如今深度学习在处理复杂数据时的强大能力。
网友意见
正如你所说的，Attention的最终输出可以看成是一个“在关注部分权重更大的全连接层”。但是它与全连接层的区别在于，注意力机制可以利用输入的特征信息来确定哪些部分更重要。
举个例子：
输入层有A,B,C三个特征向量，我们需要构造一层网络来确定三者的权重，然后加权求和得到输出O。也就是得到三个权重 ，然后得到
。
这个式子形式上看上去确实是全连接层没错。然而如果用全连接层有什么问题呢？
问题就在于在全连接层里， 是根据位置确定的。我第一次给你三个数据ABC，然后你得出了B最重要，也就是让 最大。然而我下次给你的顺序可能是BAC，这次A在刚才B的位置，如果你用全连接层来实现的话，得出的结果就会变成 。这就变成了A最重要了，这显然不是我们想要的结果。
那么如何解决这个问题呢？我们就要根据实体自身的特征，而不是它们的位置来确定它们的重要程度。也就是说， 不该是固定的，而是要与A,B,C的值相关。简单考虑，也就是要定义一个函数f，令
。
于是我们就给每个实体分配了一个与它们的位置无关的权重。这里的函数f就是我们所说的注意力机制。注意力机制f的定义方式有很多种，但是不属于这个问题的范围，这里我就不讨论了。
我们最终得出的输出为
可以看出，最终整合信息时加权求和的形式没有变，所以可能是这样才让题主产生了注意力机制与全连接层没有区别的疑惑。然而事实上注意力机制的意义是引入了权重函数f，使得权重与输入相关，从而避免了全连接层中权重固定的问题。
2019年4月21日更新：
经评论区一位朋友的提醒，想到可以从另外一个角度解释这个问题：
全连接的作用的是对一个实体进行从一个特征空间到另一个特征空间的映射，而注意力机制是要对来自同一个特征空间的多个实体进行整合。
全连接的权重对应的是一个实体上的每个特征的重要性，而注意力机制的输出结果是各个实体的重要性。
比如说，一个单词“love”在从200维的特征空间转换到100维的特征空间时，使用的是全连接，不需要注意力机制，因为特征空间每一维的意义是固定的。而如果我们面对的是词组“I love you”，需要对三个200维的实体特征进行整合，整合为一个200维的实体，此时就要考虑到实体间的位置可能发生变化，我们下次收到的句子可能是“love you I”，从而需要一个与位置无关的方案。
这是个非常有意思的问题，要回答这个问题，我们必须重新定义一下Attention。
Transformer Paper里重新用QKV定义了Attention。所谓的QKV就是Query，Key，Value。如果我们用这个机制来研究传统的RNN attention，就会发现这个过程其实是这样的：
RNN最后一步的output是Q，这个Q query了每一个中间步骤的K。Q和K共同产生了Attention Score，最后Attention Score乘以V加权求和得到context。
那如果我们不用Attention，单纯用全连接层呢？很简单，全链接层可没有什么Query和Key的概念，只有一个Value，也就是说给每个V加一个权重再加到一起（如果是Self Attention，加权这个过程都免了，因为V就直接是从raw input加权得到的。）
可见Attention和全连接最大的区别就是Query和Key，而这两者也恰好产生了Attention Score这个Attention中最核心的机制。而在Query和Key中，我认为Query又相对更重要，因为Query是一个锚点，Attention Score便是从过计算与这个锚点的距离算出来的。任何Attention based algorithm里都会有Query这个概念，但全连接显然没有。
最后来一个比较形象的比喻吧。如果一个神经网络的任务是从一堆白色小球中找到一个略微发灰的，那么全连接就是在里面随便乱抓然后凭记忆和感觉找，而attention则是左手拿一个白色小球，右手从袋子里一个一个抓出来，两两对比颜色，你左手抓的那个白色小球就是Query。
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