Механизм внимания — это метод, который позволяет нейронным сетям динамически взвешивать разные части входных данных.
При этом вычисляются так называемые «оценки внимания» (Attention Scores), которые показывают, насколько важен тот или иной элемент по сравнению с другими.
Эти оценки часто нормализуются с помощью функции Softmax, чтобы их можно было интерпретировать как вероятности.
Механизм часто используется в моделях последовательность-в-последовательность, например, в машинном переводе, чтобы гибко сосредотачиваться на важных словах.
Современные архитектуры, такие как Transformer, полностью основаны на внимании, что позволяет выполнять параллельную обработку и лучше учитывать контекст.