注意力机制因为其核心地位和持续出现的性能瓶颈，如今还在不断提供新的创新机会。也正因如此，当前的创新主要集中在让注意力机制更高效、更强大，或者更“聪明”。
简单总结下来有四大类：结构设计与尺度、特征处理与融合、模型架构与组合、特定任务或领域。鉴于这方向对创新的质量要求也越来越高，推荐想发论文的同学了解前沿后再下手。
本文根据以上分类整理了183篇注意力机制前沿论文，帮大家省去了查找资料的时间。其中包含注意力机制“魔改”等热点，且附有代码，篇幅有限就不一一展示了，大家可自取完整合集。
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发文前景高。直接修改注意力计算的核心结构或其在序列/空间上的作用范围，是解决注意力机制计算复杂度和感受野问题的核心。
Demystify Mamba in Vision: A Linear Attention Perspective
方法： 论文提出了一种新的基于线性注意力的模型MILA。它将Mamba模型与线性注意力Transformer结合，创新性地引入遗忘门控和特殊的块设计，提升了模型性能，同时保持了并行计算和快速推理的优势。
创新点：
- 提出MILA模型，融合Mamba与线性注意力Transformer，引入遗忘门控和块设计，提升性能。
- 保持线性注意力的并行计算特性，避免递归计算，实现更快推理速度。
- 在图像分类和高分辨率密集预测任务中，MILA模型性能超越多种视觉Mamba模型。
不改变注意力基本结构，专注于如何准备输入特征以及如何整合注意力输出的特征，显著提升模型表达能力和稳定性。
Attention Retractable Frequency Fusion Transformer for Image Super Resolution
方法： 论文提出ARFFT模型，用快速傅里叶变换（FFT）扩展Transformer感受野，结合注意力机制提升图像超分辨率效果，并采用渐进式训练策略优化性能，显著优于现有方法。
创新点：
- 提出基于快速傅里叶变换的空间 - 频率融合块，扩大Transformer感受野。
- 结合密集注意力模块和稀疏注意力模块，增强模型对全局信息的捕捉能力。
- 采用渐进式训练策略，逐步提升模型性能，优化超分辨率结果。
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容易出成果的方向之一。将注意力机制作为核心组件，与其他类型的神经网络架构进行组合和集成，构建更强大的混合模型。
Speech Emotion Recognition Via CNN-Transformer and Multidimensional Attention Mechanism
方法： 论文提出了一种语音情感识别方法，结合了CNN提取局部特征、Transformer捕捉全局信息以及多维注意力机制（包括时间、空间和通道注意力）来增强特征表示，从而提升识别性能。
创新点：
- 提出CNN-Transformer架构，CNN提取局部特征，Transformer获取全局信息，提升识别效果。
- 引入时间-空间-通道多维注意力机制，强化特征表达，精准捕捉语音情感。
- 设计轻量级卷积Transformer模块，降低参数量，提高模型性能和效率。
发论文的蓝海。针对某个特定领域（如医疗、金融）或特定任务（如目标检测、图像生成）的独特挑战，对注意力机制进行定制化改造。
Spatio-temporal epidemic forecasting using mobility data with LSTM networks and attention mechanism
方法： 论文提出一种结合LSTM和注意力机制的深度学习模型，用于预测传染病趋势。模型利用时序数据和移动性数据，通过LSTM捕捉时间依赖性，注意力机制增强对时空动态的捕捉，从而提升预测准确性。
创新点：
- 提出一种深度学习模型，结合LSTM和注意力机制，用于传染病短期预测。
- 模型整合移动性数据，增强对时空动态的捕捉，提升长期预测准确性。
- 通过多指标评估模型性能，证明其在不同地区和时间段的预测优势。
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