Que signifie "Attention locale"?

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L'attention locale, c'est un truc en machine learning qui permet de se concentrer sur les parties importantes des données tout en ignorant ce qui est moins pertinent. Cette méthode aide un modèle à prêter plus attention aux éléments proches dans un jeu de données, ce qui peut améliorer sa capacité à comprendre et à traiter ces données.

Dans des tâches comme l'analyse d'images ou de nuages de points 3D, l'attention locale permet au modèle de regarder de près de petits groupes de points ou de pixels. En faisant ça, le modèle peut mieux repérer les motifs ou les caractéristiques qui sont cruciales pour faire des prédictions précises.

L'idée principale, c'est qu'au lieu de prendre en compte tous les points de données en même temps, l'attention locale se concentre sur des sections plus petites. Cette approche rend plus facile et plus rapide pour le modèle d'apprendre et de prendre des décisions basées sur les infos pertinentes à proximité.