Was bedeutet "Lokale Selbstaufmerksamkeit"?

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Lokale Selbstaufmerksamkeit ist eine Technik im maschinellen Lernen, die es ermöglicht, sich auf wichtige Teile von Daten zu konzentrieren, während weniger relevante Informationen ignoriert werden. Diese Methode hilft einem Modell, mehr Aufmerksamkeit auf nahegelegene Elemente in einem Datensatz zu richten, was seine Fähigkeit verbessert, diese Daten zu verstehen und zu verarbeiten.

Bei Aufgaben wie der Analyse von Bildern oder 3D-Punktwolken ermöglicht lokale Selbstaufmerksamkeit dem Modell, kleine Gruppen von Punkten oder Pixeln genau zu betrachten. Dadurch kann das Modell Muster oder Merkmale besser erkennen, die entscheidend für genaue Vorhersagen sind.

Die Hauptidee ist, dass anstatt alle Datenpunkte auf einmal zu betrachten, die lokale Selbstaufmerksamkeit sich auf kleinere Abschnitte konzentriert. Dieser Ansatz erleichtert und beschleunigt es dem Modell, zu lernen und Entscheidungen basierend auf den relevanten Informationen in seiner unmittelbaren Umgebung zu treffen.