instruction: Ismertesse a figyelemmechanizmusok fogalmát.
output: A figyelemmechanizmus a mesterséges neurális hálózatokkal összefüggésben olyan módszerre utal, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy a bemenet releváns részeire összpontosítson a feldolgozás során. Lényegében a figyelemmechanizmus lehetővé teszi a modell számára, hogy mérlegelje a különböző információk fontosságát, ahelyett, hogy minden bemenetet egyformán kezelne.
  
  A figyelemmechanizmusok fogalma az emberi kognitív képességből ered, amely szerint az ember képes figyelni, hogy szelektíven egy jelenet vagy információ bizonyos részeire összpontosítson, míg másokat figyelmen kívül hagy. A figyelemmechanizmusok neurális modellekbe való beépítésével a kutatók célja, hogy javítsák a modellek azon képességét, hogy a legfontosabb információkat kiválasszák és feldolgozzák.
  
  A figyelemmechanizmusok egyik korai és népszerű alkalmazása a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) szekvencia-szekvencia modelljeiben, például a gépi fordításban. Ezekben a modellekben egy kódoló-dekódoló architektúrát használnak, ahol a kódoló feldolgozza a bemeneti szekvenciát, és egy fix hosszúságú kontextusvektort generál, amely a bemeneti információt reprezentálja. A dekóder ezután úgy generálja a kimeneti szekvenciát, hogy az egyes kimeneti lépések számítását az adott kontextusvektorra kondicionálja. A dekódolás során a bemeneti szekvencia különböző részeinek fontosságát dinamikusan újrasúlyozza egy figyelemmechanizmus, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy a kimenet minden egyes lépése szempontjából a legrelevánsabb információra összpontosítson.
  
  Azóta a figyelemmechanizmusok egyre népszerűbbé váltak, és számos feladatra alkalmazták őket, többek között képosztályozásra, beszédfelismerésre és megerősítéses tanulásra. A neurális modellek teljesítményének javításában igen hatékonynak bizonyultak, és ma már széles körben alkalmazzák őket számos korszerű rendszerben.