文档摘要

3.6 注意力机制与其他架构的融合 融合的动机 注意力机制并非万能解决方案，它有其独特的优势和局限性。将注意力机制与其他神经网络架构（如CNN、RNN、MLP、图网络等）融合，可以创造兼具多种架构优势的混合模型。这种融合思路已经成为现代AI系统设计的重要方向。 注意力与CNN的融合 CNN的互补优势 卷积神经网络（CNN）具有注意力机制所缺乏的关键特性： 局部性归纳偏置：CNN天然地假设相邻元素之间的关联更强，这对于许多序列处理任务来说是合理的先验知识。 平移不变性：CNN的权重共享机制提供了平移不变性，使得学习到的特征模式可以应用于不同位置。 线性复杂度：标准CNN的计算复杂度为O(N·k²)，其中k是卷积核大小，远低于注意力的O(N²)。

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