shuffle-attention

Shuffle-Attention是一种用于自注意力机制的改进技术，它在Transformer模型中应用得比较广泛。在传统的自注意力机制中，每个位置都需要与所有其他位置进行计算，这会导致计算复杂度很高。Shuffle-Attention通过对位置进行随机分组，将计算范围缩小到了每个分组内部，从而减少了计算复杂度。同时，Shuffle-Attention还引入了一些随机性，使得模型更具有泛化能力。总的来说，Shuffle-Attention是一种比较有效的自注意力机制改进技术。