TransformerFAM：革新深度学习的新型注意力机制深度学习领域的一项突破性技术——Transformer架构，已经彻底改变了我们处理序列数据的方式。然而，Transformer在处理长序列数据时面临的二次复杂度问题，限制了其在某些应用场景下的潜力。针对这一挑战，研究者们提出了一种名为TransformerFAM（Feedback Attention Memory）的新型架构，旨在通过引入反馈循环，使网络能够关注自身的潜在表示，从而在Transformer中培养出工作记忆（working memory），使其能够处理无限长的序列。