除了cbma还有那些注意力机制

除了自注意力机制（如Transformer中的Self-Attention），还有很多其他的注意力机制被用于深度学习模型中，包括：

1. **加权平均注意力（Weighted Average Attention）**：这种简单形式的基础注意力机制，它根据上下文的重要性对输入元素进行线性加权求和。

2. **局部注意力（Local Attention）**：主要用于处理序列数据，例如仅关注固定窗口内的前几个或后几个元素，而不是整个序列。

3. **自回归注意力（Auto-Regressive Attention）**：限制了当前位置只能看到前面的信息，防止了直接访问后续信息，常用于语言建模任务。

4. **硬注意力（Hard Attention）**：通过强化学习等方法确定注意力集中区域，相比于软注意力（Soft Attention）计算成本更低。

5. **稀疏注意力（Sparse Attention）**：例如在Transformer-XL中，通过滑动窗口或随机采样策略只关注一小部分位置，降低计算复杂度。

6. **多头注意力（Multi-Head Attention）**：将注意力分成多个独立的子空间，每个子空间负责捕捉不同类型的依赖关系。

7. **全局注意力（Global Attention）**：虽然代价较高，但在一些需要考虑全局信息的任务中，比如图像问答，会被使用。

每种注意力机制都有其特定的优势和适用场景。在实际应用中，开发者会根据任务需求选择合适的注意力机制来优化模型性能。