全新注意力范式！清华黄高团队提出Agent Attention：无缝集成Softmax和Linear的注意力机制

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前言   本文介绍了一种新型的注意力机制Agent Attention，它结合了Softmax Attention和Linear Attention的优点。Agent Attention通过引入Agent token来平衡Query token与Key-value对之间的关系，提高了Transformer模型的效率和性能。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 本文目录 1 Agent Attention：集成 Softmax 和 Linear 注意力机制 (来自清华，黄高老师团队) 1 Agent Attention 论文解读 1.1 Agent Attention 集成 Softmax Attention 和 Linear Attention 的优势 1.2 Softmax Attention 和 Linear Attention 计算范式 1.3 Agent Transformer 1.4 感知任务实验结果 1.5 生成任务实验结果 1.6 大感受野和高分辨率 太长不看版 注意力机制 (Attention module) 是 Transformers 中的关键组成部分。虽然全局的注意力机制具有很高的表征能力 ………………………………