« Pondération attentionnelle » : différence entre les versions
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<!-- Attention-weighting is a technique by which the model learns which part of the incoming sequence needs to be focused on. Think of it as the ‘Eye of Sauron’ scanning everything at all times and throwing light on the parts that are relevant. | <!-- Attention-weighting is a technique by which the model learns which part of the incoming sequence needs to be focused on. Think of it as the ‘Eye of Sauron’ scanning everything at all times and throwing light on the parts that are relevant. | ||
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== Source == | == Source == | ||
[https://doi.org/10.1146/annurev.psych.49.1.585 Source : Goldstone, R. L. (1998). ''Perceptual Learning. Annual Review of Psychology''] | [https://doi.org/10.1146/annurev.psych.49.1.585 Source : Goldstone, R. L. (1998). ''Perceptual Learning. Annual Review of Psychology''] | ||
[https://arxiv.org/pdf/2211.07714 Source : arxiv] | [https://arxiv.org/pdf/2211.07714 Source : arxiv] | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Attention_(machine_learning) Source: wiki] | [https://en.wikipedia.org/wiki/Attention_(machine_learning) Source: wiki] | ||
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Version du 10 septembre 2024 à 14:01
Définition
Mécanisme d'attention qui attribue un poids aux différents éléments qui constitue une séquence.
Compléments
Par exemple, en traitement automatique de la langue, le mécanisme d'attention attribuera des poids différents aux mots en fonction de leur importance.
Nous proposons d'adopter le terme pondération attentionnelle qui est déjà en utilisation dans le domaine de la psychologie pour désigner un concept similaire.
Français
pondération attentionnelle
pondération de l'attention
Anglais
Attention-Weighting
Attention Weights
Source
Source : Goldstone, R. L. (1998). Perceptual Learning. Annual Review of Psychology
Contributeurs: Arianne , Patrick Drouin, wiki
