EMA注意力机制原理

EMA (Exponential Moving Average) 注意力机制是一种用于自然语言处理任务的注意力机制，它在计算注意力分布时引入了指数移动平均的思想，可以更好地捕捉历史信息。其原理如下：

1. 首先计算当前时刻的注意力分布，可以使用传统的注意力计算方法，如点积注意力、加性注意力等。

2. 接着，将上一时刻的注意力分布作为参考，通过指数移动平均的方式得到新的参考向量。

3. 使用新的参考向量来计算当前时刻的注意力分布，这样可以更好地考虑历史信息。

4. 最后将当前时刻的注意力分布和上一时刻的参考向量合并，得到最终的注意力分布。

通过引入指数移动平均的思想，EMA 注意力机制可以更好地捕捉历史信息，并且在长序列上表现更好。