注意力机制已经成了模型设计的基础架构，现在模型里没个Attention都不好意思发出来。
从注意力机制发布到今天，学术界一直在对Attention进行各种魔改。魔改后的Attention能够提升模型的表达能力、增强跨模态能力和可解释性，以及优化模型大小与效率。
最重要的一点，很多注意力模块都是即插即用的。我们可以在自己的模型里用学术大牛的注意力模块，这样再做实验写论文绝对是事半功倍了。
近期，包括缩放点积注意力、多头注意力、交叉注意力、空间注意力、通道注意力等在内的11种主流注意力机制都有许多创新研究。今天分享112个11种主流注意力机制的创新研究，最新更新到24年9月。最新的创新思路非常适合大家用在实验中！
112个11种主流注意力机制的创新研究，paper和代码都帮大家下载整理好了。欢迎扫码领取。
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创新研究paper和代码
缩放点积注意力
5.Sep.2024—LMLT:Low-to-high Multi-Level Vision Transformer for Image Super-Resolution
4.Sep.2024—MobileUNETR:A Lightweight End-To-End Hybrid Vision Transformer For Efficient Medical Image Segmentation
4.Sep.2024—More is More Addition Bias in Large Language Models
4.Sep.2024—LongLLaVA:Scaling Multi-modal LLMs to 1000 Images Efficiently via Hybrid Architecture
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多头注意力
4.Sep.2024—Multi-Head Attention Residual Unfolded Network for Model-Based Pansharpening
30.Aug.2024—From Text to Emotion: Unveiling the Emotion Annotation Capabilities of LLMs
25.Jun.2024—Temporal-Channel Modeling in Multi-head Self-Attention for Synthetic Speech Detection
14.May.2024—Improving Transformers with Dynamically Composable Multi-Head Attention
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步幅注意力
25.Aug.2024—Vision-Language and Large Language Model Performance in Gastroenterology: GPT, Claude, Llama, Phi, Mistral, Gemma, and Quantized Models
21.Aug.2024—Unlocking Adversarial Suffix Optimization Without Affirmative Phrases: Efficient Black-box Jailbreaking via LLM as Optimizer
16.Aug.2024—Fine-tuning LLMs for Autonomous Spacecraft Control: A Case Study Using Kerbal Space Program
15.Aug.2024—FuseChat Knowledge Fusion of Chat Models
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