OK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。
自己関節は注意メカニズムの変種です。これは、単一の入力シーケンスの異なる位置データの一種の注意メカニズムです。言語モデル、機能、画像生成などのタスクで非常に役立つことが証明されています。
好的。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。可以透過梯度下降法對注意力機制進行訓練。
自注意力機制(英語: self-attention)是注意力機制的一個變體。是一種針對單一輸入序列的不同位置資料之間的注意力機制。它已被證明在語言模型、特徵抽取和圖像生成等任務中非常有用。