self- attention怎么改进

Self-attention可以通过以下方式进行改进：

1. 多头自注意力（Multi-head self-attention）：将自注意力分成多个头，每个头关注不同的子空间，可以提高模型的表现力和泛化能力。

2. 局部自注意力（Local self-attention）：将自注意力限制在局部窗口内，可以减少计算量和模型复杂度。

3. 长序列自注意力（Long sequence self-attention）：针对长序列的输入，可以使用分层注意力或者自适应注意力等方法来降低计算复杂度。

4. 位置编码（Positional encoding）：为输入序列加上位置编码，可以使模型更好地理解输入序列中不同位置的信息。

5. 多尺度自注意力（Multi-scale self-attention）：将自注意力应用于不同尺度的子空间，可以更好地处理多尺度信息。