O que significa "Atenção local auto-regulada"?

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A autoatenção local é uma técnica usada em machine learning pra focar nas partes importantes dos dados, ignorando as informações menos relevantes. Esse método ajuda o modelo a prestar mais atenção nos itens próximos em um conjunto de dados, o que pode melhorar sua capacidade de entender e processar essas informações.

Em tarefas como analisar imagens ou nuvens de pontos 3D, a autoatenção local permite que o modelo olhe de perto pra pequenos grupos de pontos ou pixels. Assim, o modelo consegue identificar melhor padrões ou características que são cruciais pra fazer previsões precisas.

A ideia principal é que, em vez de considerar todos os pontos de dados de uma vez, a autoatenção local se concentra em seções menores. Essa abordagem facilita e acelera o aprendizado do modelo e a tomada de decisões com base nas informações relevantes que estão na sua volta.