在深度学习中，sigmoid和softmax是两种常用的激活函数，它们生成注意力权重时有以下区别：
Sigmoid
- 输出范围：sigmoid函数将输入压缩到[0, 1]范围内。
- 独立处理：每个输入单元的输出独立于其他单元，输入与输出之间存在一一对应的关系。
- 应用场景：适用于生成独立注意力权重的场景，即每个权重的大小不受其他权重的影响。例如，在某些注意力机制中，每个元素的注意力权重可以单独生成。
Softmax
- 输出范围：softmax函数将输入转换成概率分布，输出的各个元素范围在(0, 1)之间，并且总和为1。
- 相互依赖：输出是所有输入的函数，即一个输入的变化会影响所有输出单元的值。softmax会使输出具有竞争关系，较大的输入值会有较大的输出概率，而其他值的输出概率会相应减小。
- 应用场景：适用于生成相对注意力权重的场景，例如在机器翻译中，softmax可以用于计算每个单词的注意力权重，使得总的注意力权重和为1，以突出某些关键单词。
对比
- 独立性：sigmoid生成的注意力权重是独立的，而softmax生成的注意力权重是相互依赖的。
- 归一化：softmax生成的权重会自动归一化为1，而sigmoid则不会。
- 适用场景：sigmoid更适合于需要独立考虑每个输入的重要性的情况，而softmax更适合于需要分配总注意力到不同输入的情况。
具体使用哪个函数，取决于你的模型和任务需求。如果需要生成独立的注意力权重，可以使用sigmoid；如果需要分配整体注意力到各个输入，使用softmax更为合适。