详细介绍一下PAM空间注意力

PAM（Product of Attention Maps）空间注意力是一种注意力机制，用于计算序列或者图像中每一个位置或通道的注意力权重，其目的是为了提升模型的表现能力。在NLP任务中，PAM主要应用于句子或文本序列输入的处理。PAM注意力是一种基于Self-Attention的变种，它通过计算多个自注意力矩阵的元素积，来得到一个完整的空间注意力图。这种注意力机制不仅可以捕捉不同位置或通道之间的依赖关系，还能够自适应的学习每个位置的权重分配，从而提高模型的泛化能力和表现能力。