SEAM注意力机制特点

SEAM（Selective Exponential Attention Mechanism）是一种注意力机制，它在自然语言处理任务中被广泛应用。SEAM具有以下几个特点：

1. 选择性：SEAM通过选择性地关注输入序列中的不同部分来提高模型的性能。它可以根据任务的需要，有选择地关注与任务相关的信息，忽略与任务无关的信息。

2. 指数级加权：SEAM使用指数级加权来计算注意力权重。这种加权方式可以使得模型更加关注与任务相关的信息，同时减少对与任务无关的信息的关注。

3. 上下文感知：SEAM能够感知上下文信息，即它可以根据输入序列中前面的内容来调整注意力权重。这样可以更好地捕捉到序列中的长距离依赖关系。

4. 可解释性：SEAM生成的注意力权重可以解释模型在决策过程中关注的重要信息。这样可以增加模型的可解释性，使得用户能够更好地理解模型的决策过程。