注意。基本的な考え方：モデルが出力単語を予測するたびに、文全体ではなく、最も関連性の高い情報が集中している入力の一部のみを使用します。言い換えれば、それはいくつかの入力単語にのみ注意を払います。

また、注意メカニズムはどのように機能しますか？注意メカニズム。注意は2つの文を取り、それらを1つの文の単語が列を形成し、別の文の単語が行を形成するマトリックスに変換し、次に一致して、関連するコンテキストを識別します。これは機械翻訳で非常に便利です。かっこいいですが、良くなります。

ここで、アテンションネットワークとは何ですか？

注意ネットワークタスク（ANT）ANTは、子供と大人の3つの注意ネットワーク（警告、方向付け、および実行制御）をテストするために設計されたタスクです。警告ネットワークの効率は、警告信号に起因する反応時間の変化によって調べられます。

注意モデルとは何ですか？

アテンションモデルアテンションは、入力シーケンスを1つの固定長ベクトルにエンコードし、そこから各出力タイムステップをデコードするエンコーダーデコーダーモデルの制限に対する解決策として提案されています。この問題は、長いシーケンスをデコードするときにさらに問題になると考えられています。