さて、以下は伝統的な中国人に対応する翻訳です。

注意（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内の一部の部分の重みを強化し、他の部分の重みを弱めて、データの最も重要な部分でネットワークの注意点を集中させることができます。コンテキストに応じて、データ内のどの部分が他の部分よりも重要です。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の単一シーケンスの異なる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。

これから、私は伝統的な中国語であなたと話します。
好的，以下是繁體中文對應的翻譯。

注意力機制（英語：attention）是人工神經網絡中一種模仿認知注意力的技術。這種機制可以增強神經網絡輸入數據中某些部分的權重，同時減弱其他部分的權重，以此將網絡的關注點聚焦於數據中最重要的一小部分。數據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。
自註意力（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，以計算同一序列的表徵。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。

由現在開始，我會以繁體中文跟您對話。