硬注意力

Hard Attention是一种在深度学习中用于选择性关注输入数据特定部分的机制。通过在每个时间步显式地选择输入序列中的一个或多个元素，Hard Attention能够提高模型的效率和性能，减少计算资源的消耗。这种机制在自然语言处理、计算机视觉等领域具有重要的应用价值，特别是在需要从大量数据中提取关键信息的任务中。