Attention Mechanism

Attention Mechanism ist eine Methode des Machine Learnings, die dazu dient, die Bedeutung bestimmter Teile einer Eingabe zu betonen, um die Leistung von Deep Learning-Modellen zu verbessern. Es ermöglicht Modellen, Fokussierungen auf bestimmte Teile der Eingabe zu setzen, anstatt die gesamte Eingabe gleich zu behandeln.

Das Attention-Modell basiert auf dem Konzept, dass die Bedeutung der einzelnen Eingabeelemente unterschiedlich sein kann und dass das Modell daher lernen sollte, welche Elemente in einem bestimmten Kontext wichtig sind und welche nicht. Dazu verwendet das Modell Gewichtungen, um bestimmten Teilen der Eingabe mehr oder weniger Aufmerksamkeit zu schenken.

Die Verwendung von Attention Mechanismen hat zu einer signifikanten Verbesserung der Leistung in vielen Bereichen des Machine Learnings geführt, insbesondere in der Bilderkennung, der Spracherkennung und der maschinellen Übersetzung. Des weiteren hat es auch zu einem besseren Verständnis der internen Arbeitsweise von Deep Learning-Modellen beigetragen.