Harte Aufmerksamkeit

Hard Attention ist ein Mechanismus im Deep Learning, der zur selektiven Fokussierung auf spezifische Teile der Eingabedaten verwendet wird. Durch die explizite Auswahl von einem oder mehreren Elementen aus der Eingabesequenz bei jedem Zeitschritt kann Hard Attention die Effizienz und Leistung des Modells verbessern und den Verbrauch von Rechenressourcen reduzieren. Dieser Mechanismus hat erhebliche Anwendungswerte in Bereichen wie der Natürlichen Sprachverarbeitung und Computer Vision, insbesondere in Aufgaben, die das Extrahieren von Schlüsselinformationen aus großen Datenmengen erfordern.