External attention物理意义

外在注意力（External Attention）通常是指在自然语言处理和计算机视觉等领域的模型设计中，模拟人类注意力机制的一种方法。它并不直接对应于物理意义上的外部注意力，而是指模型能够动态地聚焦于输入数据的不同部分，以便更有效地处理信息。这种注意力机制让模型在处理长序列或高维数据时，可以根据当前任务的需要，自主“关注”那些最关键的信息区域，忽略无关细节。

在深度学习中，比如Transformer架构，外部注意力模块如自注意力（Self-Attention）允许模型对输入序列中的每个位置与其他所有位置建立联系，这在翻译、文本摘要和图像描述等任务中非常有用。而像跨模态注意力（Cross-Modal Attention）则应用于处理涉及多种输入类型（如文本和图像）的任务，模型会分配注意力给每种输入中的关键特征。

相关问题

External attention

External attention是一种新型的、轻量级的、有效的、适用于各种视觉任务的注意机制。它采用了两个外部memory单元，可以看作是整个数据集的字典，能够学习更多的输入的代表性特征，同时降低计算代价。相比于自注意力机制，外部注意力具有线性的复杂度和隐式地考虑了不同特征图之间的关系，因此在大尺度输入中具有更高的效率。外部注意力可以方便替代现有方法的自注意力机制，同时还可以融入多头机制，为图像分类提供一个全MLP架构，即外部注意力MLP（external attention MLP，EAMLP）。

如何介绍external attention的工作机制

External Attention是Transformer模型中的一种注意力机制，它的主要作用是在输入序列中寻找与当前位置相关的信息，并对这些信息进行加权求和，以便更好地捕捉输入序列中的重要信息。具体来说，External Attention的工作机制是，通过计算当前位置与所有输入位置之间的相似度得分，为每个输入位置分配一个权重，然后对所有输入位置进行加权求和，得到当前位置的表示。这个权重的计算是通过将当前位置的查询向量与所有输入位置的键向量做点积，然后经过一个softmax函数得到的。点积的结果表示了当前位置与其他位置之间的相似度得分，而softmax函数则将这些得分归一化为一个概率分布，从而得到每个输入位置的权重。最后，将每个输入位置的值向量乘以对应的权重，再将它们加权求和，得到当前位置的表示。这样，External Attention能够捕捉到输入序列中与当前位置相关的重要信息，从而提高了模型的表现。