描述注意力机制的概念.
关注机制在人工神经网络的背景下是指一种方法,允许模型在处理过程中关注输入的相关部分.基本上,关注机制允许模型权衡不同信息的重要性,而不是平等地对待所有输入.关注机制的概念起源于人类认知能力,可以选择地关注场景或信息的某些部分,而忽视其他部分.通过将注意机制纳入神经模型中,研究人员旨在提高模型的选择和处理最相关信息的能力.注意机制的早期和最流行的应用之一是自然语言 (NLP) 中的序列对序列模型,如机器翻译.在这些模型中,使用编码解码架构,其中编码器加强了输入序列的认可和生成固定向量.自从那时,研究人员已经广泛应用了各种方法,包括在数据处理和输出过程中提高注意力,包括在语言和语音的不同阶段,同时还可以提高数据的分数.这些模型已经被广泛应用,包括在数据处理和输出过程中,包括在数据处理和分数处理中,在数据处理和分数处理中,在数据处理过程中,在数据处理和分数处理中.