agent-attention的计算逻辑

Agent-Attention是一种用于增强深度学习模型性能的注意力机制。它主要用于处理多个输入序列的情况，其中每个输入序列都有不同的重要性。下面是Agent-Attention的计算逻辑：

1. 输入：Agent-Attention接收多个输入序列，例如文本序列和图像序列。

2. 特征提取：对于每个输入序列，首先需要进行特征提取。对于文本序列，可以使用词嵌入或其他文本表示方法；对于图像序列，可以使用卷积神经网络提取图像特征。

3. 查询、键和值：Agent-Attention使用查询（query）、键（key）和值（value）来计算注意力权重。查询是用于指定要关注的内容，键和值是用于表示输入序列的信息。

4. 注意力权重计算：通过计算查询与键之间的相似度，可以得到注意力权重。常用的计算方法是使用点积、加性或多层感知机等方式。

5. 加权求和：将注意力权重与值相乘，并对所有值进行加权求和，得到加权后的表示。

6. 输出：最后，将加权后的表示作为输出，供后续模型进行进一步处理。