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注意力调节同步神经元放电......
每只猴子都接受过触觉和视觉任务的训练，并在得到提示时在它们之间切换。视觉任务是一个变暗检测任务：计算机屏幕上出现三个白色方块，在随机间隔后，随机选择其中一个方块略微变暗。在视觉任务期间，触觉刺激持续不减，且与视觉刺激不一致。每只猴子执行不同的触觉任务。两只猴子辨别在远端指腹（15 毫米 s - 1 ）上扫描的凸起字母（6.0 毫米高），当手指上的字母与计算机屏幕上显示的目标字母匹配时按下按键 2 。触觉字母的高度接近人类的分辨率极限；猴子的表现与人类辨别相同字母的表现相同 2 。计算机屏幕上显示的目标字母很大（高 0.38 英寸），在触觉任务期间持续显示。对于猴子 M1，在研究一组神经元的试验中，目标字母保持不变（ ，45 分钟）。对于猴子 M2，目标字母在每次正确反应后随机变化（平均每三或四个字母变化一次；即大约每 7.5±10 秒）。猴子 M3 辨别连续呈现在远端指腹上的条（6.0 毫米长）是具有相同还是不同（90 8 ）的方向。所有三个触觉任务对人类来说都很难，但 M2 的任务尤其费力，因为触觉目标不断变化。猴子在所有任务中的反应大约有 90% 正确。每只猴子被提示每 7±8 分钟在触觉和视觉任务之间切换一次，同时从位于对侧 SII 皮质的多达七个微电极 3 进行单个单元记录，该区域已知受注意力影响 2,4,5 。
治疗注意力缺陷/多动障碍的药物（...
特殊人群： - 对于已有精神病、躁郁症或抑郁症的患者，由于担心可能诱发混合/躁狂发作或加剧行为紊乱和思维障碍症状，可能优先使用除托莫西汀以外的非兴奋剂药物。 - 对于抽搐或图雷特综合征患者、有药物滥用史的患者或焦虑症患者，优先使用非兴奋剂药物。 - 不建议有心脏病的患者使用兴奋剂和托莫西汀，因为这可能会使他们更容易受到这些药物的拟交感神经作用的影响。
心理学、神经科学和机器学习中的注意力
注意力是灵活控制有限计算资源的重要能力。它与神经科学和心理学中的许多其他主题一起被研究，包括意识、警觉、显着性、执行控制和学习。它最近也被应用于机器学习的多个领域。生物注意力的研究与其作为增强人工神经网络的工具的使用之间的关系并不总是很清楚。这篇评论首先概述了神经科学和心理学文献中注意力的概念化方式。然后，它介绍了机器学习中注意力的几个用例，指出了它们存在的生物学对应物。最后，探讨了人工注意力如何进一步受到生物学的启发，以产生复杂和综合的系统。
MCA：矩通道注意力网络
通道注意机制致力于重新校准通道权重以增强网络的表示能力。然而，主流方法通常仅依赖全局平均池化作为特征压缩器，这显著限制了模型的整体潜力。在本文中，我们研究了神经网络中特征图的统计矩。我们的研究结果强调了高阶矩在增强模型容量方面的关键作用。因此，我们引入了一种灵活而全面的机制，称为广泛矩聚合 (EMA)，以捕获全局空间上下文。基于该机制，我们提出了矩通道注意 (MCA) 框架，该框架通过我们的交叉矩卷积 (CMC) 模块有效地整合了多层基于矩的信息，同时最大限度地降低了额外的计算成本。CMC 模块通过逐通道卷积层捕获多阶矩信息以及跨通道特征。MCA 模块设计为轻量级，可轻松集成到各种神经网络架构中。在经典图像分类、目标检测和实例分割任务上的实验结果表明，我们提出的方法取得了最先进的结果，优于现有的通道注意方法。
增强持续注意力的触觉介导方法
摘要 持续注意力在人类日常的感知、操作和运动活动中至关重要。持续注意力的提高在多种情况下都有潜在影响，包括治疗精神障碍，如注意力缺陷/多动障碍，以及培训某些在认知负荷很大的环境下工作的专业人员，如飞行员。在本研究中，我们从传入和传出的角度回顾了基于触觉通道中双向信息流的触觉介导的持续注意力训练方法。随后，基于研究注意力与触觉通道的传入/传出通路之间相关性的研究，分析了通过触觉通道调节和增强注意力的可行性。我们确定了几个研究问题，包括如何通过传入和/或传出通路设计不同的触觉训练任务，以及可以使用哪些自适应策略来调整触觉训练任务的难度级别以确保用户参与。此外，我们还研究了可用于验证训练效果的行为和生物学证据、理解注意力增强过程背后的神经机制的方式以及可归因于近传和远传效应的有效变量。此外，我们还讨论了开发新型触觉技术所面临的困难。在本研究中，我们打算调查触觉刺激对神经可塑性的潜在影响，并促进对触觉介导的持续注意力训练的研究。
神经操作员的连续关注-Cirm
注意机制及其在变压器体系结构中的使用已广泛成功地建模数据中的非局部相关性。最新的对操作员学习的关注的兴趣激发了功能空间设置中方法的表述。在这次演讲中，我们概述了基于[1]的注意机制的构建。我们展示了如何利用这种形式来设计变压器神经运算符，神经网络体系结构在函数的无限维空间之间映射并得出相关的通用近似定理。通过从计算机视觉到连续体的“修补”策略概括，我们设计了有效的跨神经操作员，我们证明，对于涉及Darcy Flow和Navier-Stokes方程的操作员学习任务的成本和准确性具有竞争力。
有效的视力变压器，有部分注意力
摘要。作为视觉变压器（VIT）的核心，自我注意力在建模长期空间相互作用方面具有很高的多功能性，因为每个查询都聚集在所有空间位置。尽管VIT在视觉任务中实现了有希望的表现，但自我注意力的复杂性与令牌长度相关。将VIT模型适应需要高输入分辨率的下游任务时，这会导致挑战性问题。前瞻性艺术试图通过引入稀疏的注意力（例如空间减少关注和窗户注意力）来解决这个问题。这些方法的一个常见点是，在计算注意力重量的情况下，所有图像/窗口令牌都连接在一起。在本文中，我们发现注意力重量与造成的计算冗余之间存在很高的相似性。为了解决这个问题，本文引入了新的关注，称为部分注意力，该问题通过减少注意图中的冗余信息来更有效地学习空间相互作用。我们注意力中的每个查询只与一小部分相关令牌相互作用。基于部分关注，我们提出了一个高效而通用的视觉变压器，名为Partialformer，该变压器在视觉任务之间的准确性和计算成本之间达到了良好的权衡。例如，在Imagenet-1K上，PartialFormer-B3超过1.7％的TOP-1准确性，同时节省25％的GFLOPS，而焦点T则超过0.8％，同时节省了30％的GFLOPS。
以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。
探索用于支持儿童注意力训练的脑部计算机相互作用：基于注意力网络和游戏化设计的多模式设计
摘要：在估计用户的心理状态和支持儿童的注意力训练方面，大脑 - 计算机界面（BCI）技术的最新发展显示出巨大的潜力。但是，现有的培训任务相对简单，缺乏可靠的任务生成过程。此外，培训经验尚未得到深入研究，培训效果的经验验证仍然不足。因此，这项研究提出了一个BCI培训系统，以改善儿童的注意力。特别是为了实现系统的培训过程，引用了注意网络以生成培训游戏，以提醒，定向和执行专注，并提高培训经验和依从性，引入了游戏设计理论，以获得有吸引力的培训任务。进行了初步实验，以设置和修改训练参数。随后，组织了一系列对比的用户实验，以检查BCI培训的影响。为了测试拟议系统的训练效果，采用了一种假设检验方法。结果表明，提出的BCI游戏注意力训练系统可以显着提高参与者的注意行为和集中能力。此外，可以创建沉浸式，鼓舞人心和平稳的培训过程，并可以实现愉快的用户体验。通常，这项工作在为相关实践提供有价值的参考方面是有希望的，尤其是如何使用注意力网络来产生BCI注意力训练任务以及如何通过整合多模式游戏元素来提高训练依从性。