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层叠注意力：提高 Transformer 模型对层次模式建模的能力
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了堆栈注意力，一种集成堆栈的注意力操作符，以解决标准注意力无法识别某些句法结构的局限性。该方法有两种变种，能够使得 transformers 能够识别任意 CFLs。该方法在学习 CFLs 方面非常有效，并在自然语言建模中更加有效。
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关键要点
- 提出了堆栈注意力，解决标准注意力无法识别某些句法结构的局限性。
- 堆栈注意力灵感来源于堆栈与上下文无关语言（CFLs）的理论联系。
- 有两种变种：一种与确定性下推自动机（PDAs）相关，另一种基于非确定性 PDAs。
- 堆栈注意力使得 transformers 能够识别任意 CFLs。
- 具有堆栈注意力的 transformers 在学习 CFLs 方面非常有效。
- 在理论上，堆栈注意力能够在最大解析困难的 CFL 上取得强大的结果。
- 堆栈注意力在受约束参数预算下在自然语言建模中更加有效。
- 包括机器翻译方面的结果。
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