动态注意力机制新突破！11个最新idea，看了就能发顶会！

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在处理复杂数据时，可以通过引入 动态注意力机制 ，让模型根据输入数据的特点动态调整关注点，聚焦最关键的信息，来提高模型的处理能力和效率。 这种比传统方法更高效、灵活的技术足以应对各种复杂任务和挑战，具有强大的适应性，因此它的应用范围非常广泛，创新空间也很大，是深度学习领域的一个热门研究方向。 目前常见的关于动态注意力机制的 创新思路 有： 自适应注意力、改进卷积操作、结合GNN、结合强化学习等。 为帮助想发论文的同学，我根据这些创新思路整理了 11个 最新的动态注意力创新方案 ，可参考的创新点和代码已附，希望能给各位的论文添砖加瓦。 扫码 添加小享， 回复“ 动态注意 ”    免费获取 全部论文及代码合集 自适应注意力 通过计算输入数据中不同部分之间的相关性或重要性，为数据部分分配不同的注意 ………………………………