AFF注意力机制融合

AFF（Attention Fusion Function）注意力机制融合是一种用于深度学习模型的注意力机制。它通过将不同来源的注意力权重进行融合，以增强模型的性能和泛化能力。

在传统的注意力机制中，通常会有多个注意力头（attention head）来对输入进行不同的关注，然后通过将这些头的输出进行拼接或求平均来得到最终的注意力表示。然而，这种简单的拼接或求平均方法可能无法充分利用不同头之间的信息交互，从而限制了模型的表达能力。

AFF注意力机制融合通过引入额外的参数和非线性变换，将不同头的注意力权重进行融合。具体来说，对于每个注意力头，首先对其权重进行归一化处理，然后将这些归一化后的权重与一个可学习的参数向量进行点乘，得到一个与输入相同维度的新的注意力权重。最后，对所有头得到的新的注意力权重进行求和或求平均，得到最终的注意力表示。

通过AFF注意力机制融合，模型可以更好地利用不同头之间的信息交互，从而提升性能和泛化能力。它在各种任务中都有应用，如自然语言处理中的文本分类、机器翻译等。