記憶增強注意力機制概述

記憶增強注意力是一種結合了外部記憶模塊的注意力機制，它使神經網絡能夠存儲和檢索長期知識，而不僅僅是依賴當前的輸入特征。這種機制特別適合需要保持長期依賴關系的任務，如醫學圖像分割，其中模型需要記住不同樣本中出現的常見模式。

核心組件

1. 記憶矩陣：一個可學習的參數矩陣，存儲著模型在學習過程中積累的知識模式

2. 查詢-鍵-值機制：與傳統注意力相同的三組件結構，但增加了與記憶的交互

3. 記憶更新機制：動態更新記憶內容，使記憶能夠適應新的數據分布

記憶增強注意力的實現細節

讓我們深入分析代碼實現中的關鍵部分：

class MemoryAugmentedAttention(nn.Module):def __init__(self, channels, memory_size=128, memory_dim=64):super(MemoryAugmentedAttention, self).__init__()self.memory_size = memory_sizese