关注机制是一种从大量信息中过滤出重要信息的手段,其通过专注于这些信息并忽略不相关的信息,以实现有效的信息提取。然而,受限于计算能力,神经网络的进展受到了限制。特别是在需要大量信息记忆时,模型的复杂性会增加,从而影响关注机制的性能。此外,优化算法的限制也会影响关注机制的表现,比如长短时记忆网络(LSTM)只能在一定程度上缓解递归神经网络(RNN)中的长距离依赖问题,信息“记忆”能力也不高。因此,在关注机制的设计中需要考虑这些限制因素,以实现最佳的性能表现。

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