Attention sélective

L'Attention Hard est un mécanisme en apprentissage profond utilisé pour se concentrer de manière sélective sur des parties spécifiques des données d'entrée. En sélectionnant explicitement un ou plusieurs éléments de la séquence d'entrée à chaque étape temporelle, l'Attention Hard peut améliorer l'efficacité et les performances du modèle, réduisant ainsi la consommation de ressources informatiques. Ce mécanisme présente une valeur d'application importante dans des domaines tels que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, notamment pour les tâches qui nécessitent l'extraction d'informations clés à partir de grandes quantités de données.