On the Anatomy of Attention

我们引入了范畴论图形化形式，以便系统地关联和推理机器学习模型。我们的图形直观地呈现架构，但不失关键细节，其中图形变换捕捉了模型之间的自然关系，并且可以一眼识别重要的差异和相似之处。在本文中，我们重点关注注意力机制：将民间传说转化为数学推导，并构建文献中注意力变体的分类法。作为我们形式主义支撑的经验调查的第一个示例，我们确定了注意力的经常性解剖组成部分，我们对其进行全面重组，以探索注意力机制的变化空间。

本文旨在引入一个范畴论图形形式化方法，以系统地关联和推理机器学习模型。作者试图通过图形转换捕捉模型之间的自然关系，同时识别模型之间的重要差异和相似之处。本文关注注意力机制：将民间传说转化为数学推导，并构建了注意力变体文献的分类法。作为基于形式化方法的第一个实证研究，本文鉴定了注意力的重复解剖组成部分，全面重组这些组成部分，探索了注意力机制的变化空间。

本文引入了一个范畴论图形形式化方法，以系统地关联和推理机器学习模型。作者试图通过图形转换捕捉模型之间的自然关系，同时识别模型之间的重要差异和相似之处。本文关注注意力机制：将民间传说转化为数学推导，并构建了注意力变体文献的分类法。

本文提出了一个范畴论图形形式化方法，用于关联和推理机器学习模型，并构建了注意力变体文献的分类法。作者对注意力机制进行了深入的研究，并识别了注意力的重复解剖组成部分。作者还设计了实验来探索注意力机制的变化空间，并使用了不同的数据集来验证他们的假设。本文是一个有价值的研究，值得深入研究。

与本文相关的研究包括《Attention Is All You Need》、《The Annotated Transformer》、《A Structured Self-Attentive Sentence Embedding》等。