本研究提出了一种名为FCL-ViT的反馈持续学习视觉变换器，旨在解决持续学习中在适应新任务的同时保留旧知识的问题。该方法通过实时动态注意力特征生成，针对当前任务进行调节，表现出优于现有基准的持续学习性能，并且可训练参数较少。

本研究提出了一种新型图像恢复架构，结合多维动态注意力和自注意力于U-Net框架，旨在解决户外图像因雨、雾和噪声造成的严重退化问题，从而提升恢复性能和计算效率。

本文研究了点积自注意力机制在Transformer模型中的重要性，并提出了Synthesizer模型，展示了其在多个任务中的竞争性表现。Synthesizer在速度和资源效率上优于动态卷积和Linformers，并通过新的动态注意力方法增强了模型对抗性攻击的鲁棒性。此外，提出的多种新注意力机制在效率和学习能力上超越了标准多头注意力，显著提高了Transformer模型的性能。