期望最大化注意力機制

期望最大化（Expectation-Maximization，EM）注意力機制是一種神經網路架構，它將期望最大化算法與注意力機制相結合，以實現高效的信息傳遞和建模。EM注意力機制在神經網路訓練中利用了最大似然估計的複雜性，通過疊代地估計參數，從而最佳化模型的性能。

EM注意力機制主要包括兩個步驟：期望（E步驟）和最大化（M步驟）。

在期望步驟（E步驟），模型通過計算當前樣本的注意力權重，以估計每個潛在因素的重要性。這些權重基於對輸入數據的統計分析，並考慮了模型參數。在最大化步驟（M步驟），模型使用最大化估計的權重來更新其參數，以最大化預測性能。這一過程通過疊代進行，直到達到收斂條件，如參數變化很小或達到預定的疊代次數。

EM注意力機制的關鍵優勢在於，它能夠捕獲輸入數據的複雜模式，並利用這些模式來最佳化模型的性能。它能夠適應不同的任務和數據集，並在訓練過程中逐漸最佳化其參數，從而獲得更好的性能。EM注意力機制的套用領域包括自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。