Attention机制和卷积神经网络（CNN）是两个不同的概念，但在实际应用中可以结合使用。

  卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，从输入数据中提取特征，并进行分类或回归等任务。

  Attention机制则是一种用于增强模型对输入数据中相关部分的关注程度的方法。它通过学习权重分配，使模型能够自动地选择输入中重要的部分进行处理。Attention机制在序列数据（如文本、音频等）处理中特别常见，可以使模型更好地处理长序列数据。

  在一些自然语言处理任务中，可以将卷积神经网络用于提取输入句子的局部特征，而使用Attention机制来引导模型对句子中不同部分的关注程度。例如，在机器翻译任务中，可以使用CNN提取源语言句子的特征表示，然后使用Attention机制指导模型生成目标语言句子。

  此外，卷积神经网络也可以与Attention机制相结合，形成更加强大的模型。一种常见的做法是，在CNN中引入Attention机制，使模型能够在提取特征的同时，自动关注输入数据中重要的部分。这种方法在图像处理中常用，可以使模型更好地处理复杂的图像结构。

  总之，Attention机制和卷积神经网络可以相互结合，以增强模型对输入数据中相关部分的关注程度，从而提升模型的性能。