epsa注意力机制模块

EPSA（Efficient Probabilistic Self-Attention）是一种注意力机制模块，它被用于自注意力神经网络（Self-Attention Neural Networks）中。EPSA的目标是提高自注意力机制的效率和性能。

在传统的自注意力机制中，每个查询、键和值都会与所有其他位置进行点积注意力计算，这样的计算复杂度是O(n^2)，其中n是输入序列的长度。而EPSA通过引入概率化的注意力分配，减少了计算的复杂度。

具体来说，EPSA包含三个步骤：选择、组合和聚合。在选择步骤中，它通过对查询与键之间的相似度进行概率化采样来选择一部分“关键”信息。在组合步骤中，它将选择的关键信息与值进行加权求和，得到一个新的表示。最后，在聚合步骤中，它将所有新的表示进行求和或平均，得到最终的输出。

通过这种方式，EPSA能够减少计算复杂度，并且保持了较好的性能。它在自然语言处理和其他序列建模任务中被广泛应用，可以提供更高效和准确的注意力机制。