oppmerksomhetsnettverk

Oppmerksomhetsnettverk, ofte referert til som attention mechanisms, er en type kunstig nevralt nettverk som er designet for å etterligne den menneskelige evnen til å fokusere på bestemte deler av inputdata. I tradisjonelle nevrale nettverk behandles all input likt, noe som kan være ineffektivt for komplekse oppgaver. Oppmerksomhetsmekanismer gjør at nettverket kan dynamisk tildele ulik vekt til forskjellige deler av inputdataene, basert på deres relevans for den aktuelle oppgaven.

Dette oppnås vanligvis ved å beregne en "oppmerksomhetsscore" for hver del av inputen. Disse scorene indikerer hvor viktig hver del er for å generere output. Nettverket bruker deretter disse scorene til å vekte inputen, slik at viktigere deler får større innflytelse på det endelige resultatet. Denne tilnærmingen har vist seg å være spesielt effektiv i oppgaver som maskinoversettelse, bildegjenkjenning og naturlig språkbehandling. Ved å la nettverket fokusere på de mest relevante aspektene ved dataene, kan oppmerksomhetsmekanismer forbedre ytelsen og gi mer nøyaktige og meningsfulle resultater. Konseptet har hatt en betydelig innvirkning på feltet dyp læring.