把全局注意力机制和稀疏注意力机制结合

全局注意力机制和稀疏注意力机制是两种不同的注意力机制，它们可以结合使用以提高模型的性能和效率。

全局注意力机制是一种基于注意力权重计算的方法，它将输入序列中的每个元素都考虑在内，并且可以学习到每个元素在生成输出时的重要性。这种机制通常用于处理较短的输入序列或者对每个输入元素的重要性有明确需求的任务。

稀疏注意力机制是一种基于注意力权重的采样方法，它通过只考虑输入序列中的部分元素来减少计算量。这种机制通常用于处理较长的输入序列或者对计算资源有限的场景。

结合全局注意力机制和稀疏注意力机制可以在保证模型性能的同时提高计算效率。一种常见的做法是在全局注意力机制中引入稀疏采样机制，即只选择部分输入元素进行计算，从而降低计算复杂度。另一种方法是将全局注意力机制和稀疏注意力机制并行地应用于不同的子空间，以充分利用两种机制的优势。具体实现方案需要根据具体任务和模型结构进行调整和优化。

总之，结合全局注意力机制和稀疏注意力机制可以达到平衡模型性能和计算效率的目的，提高模型的效果和实用性。

相关问题

近三年出现的注意力机制有哪些？

近三年出现的一些注意力机制包括1. Transformer-XL的相对位置编码：相对位置编码是指在Transformer模型中对词语之间的相对位置关系进行编码，以便模型能够更好地捕捉长距离依赖性。这种相对位置编码在Transformer-XL中被引入，以改进原始Transformer中的位置编码方法。

2. Sparse Transformer的稀疏注意力：为了减少计算和存储成本，Sparse Transformer引入了稀疏注意力机制，只关注与当前位置相关的一小部分词语。这种注意力机制通过使用固定的规则或学习得到的重要性分布来选择要参与计算的词语。

3. Linformer的线性化注意力：Linformer是一种基于线性化注意力机制的Transformer变体。它通过将注意力权重计算过程中的矩阵乘法操作转化为线性变换和点积操作，从而减少了计算复杂度。

4. Longformer的长距离注意力：Longformer是一种能够处理长文本序列的Transformer模型。它通过引入一种称为"sliding window"的机制，使得模型能够在长距离上保持全局的注意力。

需要注意的是，以上提到的注意力机制只是近年来出现的一些例子，并不代表全部。注意力机制是一个活跃的研究领域，还有其他一些新的注意力机制被提出和探索。

稠密稀疏Transformer

稠密稀疏Transformer是一种改进的Transformer模型，旨在解决移除下采样带来的感受野问题。传统的Transformer模型在计算全局自注意力时的计算成本较高，而局部自注意力又会限制每个词向量的交互域。为了兼顾计算效率和全局信息的捕捉，研究人员提出了稠密稀疏Transformer的方法。

稠密稀疏Transformer采用了基于自注意力机制的单步长稀疏Transformer（SST）的思想。该方法通过减少注意力头的数量，来降低计算复杂度。这样可以在一定程度上缓解全局自注意力计算成本过高的问题。另外，稠密稀疏Transformer还引入了局部自注意力机制，以增加词向量之间的交互范围，从而提高模型在处理长序列任务时的性能。

由于Transformer模型在深度学习领域具有广泛的应用和影响力，因此对其进行改进和优化的研究工作也很活跃。稠密稀疏Transformer是其中的一种变体，通过减少注意力头的数量和引入局部自注意力机制，来平衡计算效率和模型性能。这种模型在常见的视觉任务上已经取得了一定的成果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [CVPR 2022 | 基于稀疏 Transformer 的单步三维目标识别器](https://blog.csdn.net/Yong_Qi2015/article/details/124054589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [谷歌研究院出品：高效 Transformer 模型最新综述](https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/112345715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [CSWin Transformer](https://download.csdn.net/download/qq_36758270/88233972)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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