SE注意力机制和SimAM注意力机制详解

SE注意力机制和SimAM注意力机制都是用于处理自然语言处理任务中的注意力机制。

SE注意力机制是一种基于特征的注意力机制，它使用了一个全局的特征向量对每个输入向量进行加权求和。该特征向量通过学习得到，可以根据不同的任务来进行调整。SE注意力机制适用于需要对输入的所有元素进行加权的任务，例如文本分类和情感分析。

SimAM注意力机制是一种基于相似性的注意力机制，它通过计算输入向量之间的相似度来进行加权求和。具体来说，SimAM注意力机制首先将输入向量通过一个非线性变换映射到一个新的空间中，然后计算输入向量在新空间中的相似度，最后使用softmax函数将相似度转换为权重。SimAM注意力机制适用于需要对输入中与任务相关的部分进行加权的任务，例如问答和机器翻译。