わかりました、以下は伝統的な中国人への返信です。

注意メカニズム（英語：注意）は、人工ニューラルネットワークで認知的注意を模倣するテクノロジーです。このメカニズムは、ニューラルネットワークの入力データの一部の部分の重みを強化し、データの情報の最も重要な部分に焦点を当てて、他の部分の重みを弱めます。情報のどの部分が、他の部分がコンテキストに依存するよりも重要です。注意メカニズムは、グラデーションドロップ方法を通じてトレーニングできます。
自己注意は、注意メカニズムのバリアントです。これは、同じシーケンスの特性を計算するために使用される別の位置に関連する一種の注意メカニズムです。機械の読み取り、抽象要約、または画像の説明に非常に役立つことが証明されています。
好的，以下為使用繁體中文的回覆。

注意力機制（英語：attention）是人工神經網路中一種模仿認知注意力的技術。這種機制可以增強神經網路輸入資料中某些部分的權重，同時減弱其他部分的權重，以此將網路的關注點聚焦於資料中最重要的一小部分。資料中哪些部分比其他部分更重要取決於上下文。可以通過梯度下降法對注意力機制進行訓練。
自注意力（self attention）是注意力機制的一個變體。是一種與單個序列的不同位置相關的注意力機制，用來計算同一序列的特徵。它已被證明在機器閱讀、抽象概括或圖像描述生成中非常有用。