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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数据标准化在预测分析中有何重要性？
数据规范化在预测分析中至关重要，因为它确保数据集中各个特征在一致的尺度上。这在使用依赖于距离度量的算法时尤为重要，例如k-最近邻算法或支持向量机。如果特征的范围差异很大，算法可能会对具有较大值的特征给予不当的权重，从而扭曲预测。例如，如果一
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