注意机制在进行预测时优先考虑输入数据的重要部分。通过为输入元素分配权重，网络将重点放在相关特征上，而忽略不相关的特征。
在像转换器这样的序列模型中，注意力捕获单词之间的依赖关系，而不管它们的位置。例如，自我注意计算序列内的关系，从而实现翻译或文本摘要等任务。
注意力的应用扩展到视觉 (例如，图像字幕) 和语音识别。关键组件，如缩放点积注意力中的查询、键和值，允许在各种领域中实现灵活且可扩展的实现。
您如何处理训练中的类别不平衡问题？
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swarm intelligence 能否支持分布式 AI？
“是的，群体智能可以通过使多个智能体有效协作并基于集体行为做出决策来支持分布式人工智能。群体智能的灵感来自于社会生物的自然行为，如蚂蚁、蜜蜂或鸟群。在分布式人工智能的背景下，这一概念允许个体组件或智能体在没有中央权威的情况下进行沟通和协作。