涨点神器！全局注意力+位置注意力，打造更强深度学习模型

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全局注意力结合位置注意力 是学术界与工业界共同的研究热点，它可以 有效 提升深度学习模型的性能，助力涨点。 这种结合策略充分利用全局注意力（擅长捕捉序列或图像中的长距离依赖）和位置注意力（专注于序列中元素的具体位置）各自的优势，让模型在处理数据时同时考虑元素的内容及其在序列中的位置。这不仅提高了模型的表达能力，还能在保持计算效率的同时增强模型对复杂模式的理解和预测能力。 比如全局位置自注意力网络GPS-Net，通过空间自注意力学习结构化依赖性，并通过通道自注意力捕捉全局有序的语义和位置依赖性，在多个识别任务中超越了SOTA方法。 本文分享 全局注意力+位置注意力 8种 创新结合方案 ，可借鉴的方法和创新点我做了简单介绍，已经开源的代码都整理了，方便同学们学习。 扫码添加小享， 回复“ 全局位 ………………………………