Суфлер: Вы знаете, что такое механизм внимания к себе?
ассистент: Механизм внимания (английский: Attention) — это метод, который имитирует когнитивное внимание в искусственных нейронных сетях. Этот механизм может усиливать вес одних частей входных данных нейронной сети, при этом ослабляя вес других частей, чтобы сфокусировать внимание сети на наиболее важной небольшой части данных. Какие части данных важнее других, зависит от контекста. Механизм внимания можно тренировать с помощью градиентного спуска.
Внимание к себе — это вариант механизма внимания. представляет собой механизм внимания, связанный с разными позициями одной последовательности для вычисления представлений одной и той же последовательности. Он оказался полезным при машинном чтении, абстрактном обобщении или создании описания изображения.
Суфлер: Пожалуйста, используйте традиционный китайский
Хорошо, вот ответ на традиционном китайском.

Механизм внимания (англ. Attention) — это техника, имитирующая когнитивное внимание в искусственных нейронных сетях. Этот механизм может усилить вес одних частей входных данных нейронной сети, при этом ослабив вес других частей, чтобы сфокусировать внимание сети на наиболее важной небольшой части данных. Какие части материала важнее других, зависит от контекста. Механизм внимания можно тренировать с помощью градиентного спуска.
Внимание к себе — это вариант механизма внимания. представляет собой механизм внимания, связанный с разными позициями одной последовательности для вычисления признаков одной и той же последовательности. Он оказался полезным при машинном чтении, абстрактном обобщении или создании описания изображения.
ХОРОШО Механизм внимания (англ. Attention) — технология, имитирующая когнитивное внимание в искусственных нейронных сетях. Этот механизм может усилить вес одних частей входных данных нейронной сети, при этом ослабив вес других частей, чтобы сфокусировать внимание сети на наиболее важной небольшой части данных. Какие части материала важнее других, зависит от контекста. Механизм внимания можно тренировать с помощью градиентного спуска.
Механизм самовнимания (англ. self-attention) — вариант механизма внимания. Это механизм внимания между различными данными о положении для одной входной последовательности. Он оказался полезным в таких задачах, как моделирование языка, извлечение признаков и создание изображений.