GAM注意力机制原理

GAM (Gated Attention Mechanism) 是一种注意力机制，用于在神经网络中引入自适应的和可学习的注意力权重。它主要用于处理序列数据，例如自然语言处理任务。

GAM 的原理基于两个关键概念：门控机制和注意力机制。门控机制用于控制信息的流动，而注意力机制用于确定每个时间步的重要性。

在 GAM 中，首先通过使用一个门控单元来计算每个时间步的重要性权重。这个门控单元可以是一个全连接层，它会接收输入序列，并输出一个介于0和1之间的值来表示重要性权重。

接下来，将这些重要性权重与输入序列进行点乘操作，以获得加权的输入。然后，将加权的输入传递给后续的神经网络层进行进一步的处理。

GAM 的关键优势在于它能够自适应地学习输入序列中不同时间步的重要性。这使得模型能够更加有效地处理长期依赖关系，并且对输入序列中的不同部分进行灵活地加权处理。

总结起来，GAM 通过门控机制和注意力机制实现了对输入序列中不同时间步的重要性加权处理，从而提高了模型在序列数据上的表现。