Что представляет собой Attention-вектор?
вектор, показывающий близость векторов скрытых состояний между собой
вектор, который получился при сложении векторов из энкодера
отнормированный вектор скрытых состояний энкодера
вектор, показывающий близость всех слов энкодера с конкретным словом из декодера

Другие предметы Колледж Машинное обучение / Нейронные сети / Механизм внимания (Attention) Attention-вектор анализ данных колледж векторы скрытых состояний энкодер декодер близость векторов машинное обучение нейронные сети обработка естественного языка Новый

Attention-вектор является важным понятием в области нейронных сетей и обработки естественного языка. Он используется для того, чтобы модель могла сосредоточиться на определённых частях входных данных при генерации выходных данных. Давайте разберем предложенные варианты и выясним, что именно представляет собой Attention-вектор.

• Вектор, показывающий близость векторов скрытых состояний между собой: Этот вариант не совсем точен. Attention-вектор не просто показывает близость между скрытыми состояниями, а служит для определения важности этих состояний для текущего шага декодирования.
• Вектор, который получился при сложении векторов из энкодера: Это также не совсем корректно. Attention-вектор не является простым суммированием векторов; он учитывает вес каждого вектора в зависимости от его значимости для текущего контекста.
• Отнормированный вектор скрытых состояний энкодера: Этот вариант частично верен, но не полностью. Attention-вектор может быть получен путем нормализации весов, но его основная цель - это не просто нормализация, а указание на то, какие скрытые состояния энкодера наиболее важны для конкретного слова из декодера.
• Вектор, показывающий близость всех слов энкодера с конкретным словом из декодера: Этот вариант является наиболее точным. Attention-вектор действительно показывает, насколько каждое слово (или скрытое состояние) из энкодера связано с конкретным словом, которое генерируется в декодере. Он вычисляется на основе внимания, которое модель уделяет каждому слову, когда формирует выход.

Таким образом, правильный ответ на вопрос о том, что представляет собой Attention-вектор, - это вектор, показывающий близость всех слов энкодера с конкретным словом из декодера.