RNN（循环神经网络）和注意力机制是两种不同的深度学习结构，但是它们可以一起使用以提高模型的效果。
RNN的主要特点在于其循环的结构，这使得它可以处理序列数据（如文本或时间序列数据）。但是，如我之前所述，RNN在处理长序列时会遇到一些问题。
注意力机制是一种可以帮助模型更好地处理这些问题的方法。就像我们在阅读一段文本时，我们会集中精力（即“注意力”）在我们认为最重要的部分，而忽略不太重要的部分。注意力机制也可以被看作是一种让模型学习到如何做相同事情的方法。
在RNN中使用注意力机制，可以让模型对输入序列的每一个元素分配不同的“注意力权重”。这意味着模型可以学习到在处理序列的不同部分时应该赋予它们多大的重要性。这样，模型可以更好地专注于关键的信息，而忽略不太相关的信息。
举个例子，如果我们正在处理一个机器翻译的任务，我们的输入是一个句子，我们的目标是生成一个相同意思的句子，但是在另一种语言中。在这种情况下，注意力机制可以帮助模型理解在翻译每个单词或短语时，应该从原始句子中的哪些部分获取信息。
所以，RNN和注意力机制可以一起使用，以提高处理序列数据的效果。注意力机制已经被广泛地应用在许多深度学习任务中，如机器翻译、语音识别和自然语言理解等。