GAM注意力机制详解

GAM（Global Attention Mechanism）注意力机制是一种基于注意力机制的神经网络模型，它可以用来处理序列数据和图像数据。GAM注意力机制的主要思想是，在处理序列数据时，将不同位置的信息赋予不同的权重，以便网络更好地关注重要的信息；在处理图像数据时，通过对图像各个位置进行加权，可以更好地捕捉图像中重要的部分。

具体来说，GAM注意力机制可以分为两个部分：全局特征和局部特征。全局特征是指输入序列或图像中的整体信息，而局部特征则是指输入序列或图像中的一部分信息。在处理序列数据时，GAM注意力机制可以通过计算每个时间步的权重来关注不同时间步的信息；在处理图像数据时，可以通过计算每个像素点的权重来关注不同位置的信息。

总之，GAM注意力机制可以帮助神经网络更好地理解输入数据中不同部分之间的关系，从而提高模型的性能。