¿Qué significa "Atención local"?

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La auto-atención local es una técnica que se usa en aprendizaje automático para enfocarse en las partes importantes de los datos y ignorar la información menos relevante. Este método ayuda a que un modelo preste más atención a los elementos cercanos en un conjunto de datos, lo que puede mejorar su capacidad para entender y procesar esa información.

En tareas como analizar imágenes o nubes de puntos 3D, la auto-atención local permite que el modelo examine de cerca pequeños grupos de puntos o píxeles. Haciendo esto, el modelo puede identificar mejor patrones o características que son cruciales para hacer predicciones precisas.

La idea principal es que, en lugar de considerar todos los puntos de datos a la vez, la auto-atención local se centra en secciones más pequeñas. Este enfoque hace que sea más fácil y rápido para el modelo aprender y tomar decisiones basadas en la información relevante que tiene a su alrededor.