注意機構の原則は何ですか？
注意機構は、機械学習で使用される技術であり、モデルがタスクに応じて入力の異なる部分に選択的に注意を払えるようにすることを目的としています。これは、入力の異なる部分とモデルの現在の状態との関連性を計算し、その関連性の大きさに応じて異なる重みを割り当てることによって実現されます。これにより、モデルはタスクに関連する部分だけを選択的に注意し、タスクに関係のない部分を無視することができます。
通常、注意力メカニズムには以下の手順が含まれています。
- 関連性の計算：入力とモデルの現在の状態に基づいて、入力の異なる部分とモデルの状態との関連性を計算します。一般的な方法には、ドット積、重みづけドット積、内積などがあります。
- 関連性の計算結果に基づいて重みを計算します。関連性を正規化することで、各入力部分の重みを得ることができます。その結果、関連性の高い部分は高い重みを持ち、関連性の低い部分は低い重みを持ちます。
- 重み付け和：異なる部分をその重みに応じて加重した和を求め、最終的な注意表現を得る。注意表現は、よりタスクに関連する部分に注目し、タスクに関連のない部分を無視します。
注意力机制允许模型根据任务需求有选择地聚焦输入的不同部分，从而提升模型性能和泛化能力。该机制被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，如机器翻译、文本摘要和图像分类等任务。
