For example, say we wanted to find a recipe to make lasagne. We have a recipe book and search for “lasagne” - this is the query. This query is checked against all possible keys in your dataset - in this case, this could be the titles of all the recipes in the book. We check how aligned the query is with each title to find the maximum matching score between the query and all the respective keys. If our output is the argmax function - we retrieve the single recipe with the highest score. Otherwise, if we use a soft argmax function, we would get a probability distribution and can retrieve in order from the most similar content to less and less relevant recipes matching the query.
Par exemple, disons que nous voulons trouver une recette pour faire des lasagnes. Nous avons un livre de recettes et nous cherchons « lasagne » : c’est la requête. Cette requête est comparée à toutes les clés possibles de votre ensemble de données : dans ce cas, il peut s’agir des titres de toutes les recettes du livre. Nous vérifions l’alignement de la requête avec chaque titre pour trouver le score maximum de correspondance entre la requête et toutes les clés respectives. Si notre résultat est la fonction argmax, nous récupérons la recette unique ayant obtenu le score le plus élevé. Sinon, si nous utilisons une fonction argmax souple, nous obtenons une distribution de probabilité et pouvons récupérer dans l’ordre, à partir du contenu le plus similaire, les recettes de moins en moins pertinentes qui correspondent à la requête.