Чем отличается механизм внимания в рекуррентных сетях от механизма в сверточных сетях?

Возможно, имелись в виду различия в применении механизма внимания в рекуррентных и свёрточных нейронных сетях.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) разработаны для обработки последовательных данных, таких как текст, временные ряды и аудиосигналы. 2 В классическом случае применения RNN результатом является только последнее скрытое состояние, где длина последовательности входных данных — длина. 1 Использование механизма внимания позволяет использовать информацию не только из последнего скрытого состояния, но и любого скрытого состояния. 1

Свёрточные нейронные сети (CNN) применяются для работы с изображениями. 3 Для них существует специальный модуль внимания, который состоит из двух последовательно применяемых подмодулей — канального (применяется ко всем каналам одного пикселя с изображения) и пространственного (применяется ко всему изображению с фиксированным каналом). 1

Таким образом, различие заключается в сферах применения: RNN — для работы с последовательностями, CNN — для работы с изображениями.

При этом механизм внимания в обеих архитектурах используется для поиска взаимосвязей между различными частями входных и выходных данных. 1