ハードアテンション

ハードアテンションは、深層学習において入力データの特定部分に焦点を当てるためのメカニズムです。各時間ステップで入力シーケンスから1つまたは複数の要素を明示的に選択することで、モデルの効率と性能を向上させ、計算リソースの消費を削減できます。このメカニズムは、自然言語処理やコンピュータビジョンなどの分野で特に大規模なデータから重要な情報を抽出するタスクに大きな応用価値があります。