一种增强人工智能层次化注意力机制的方法

本发明提供一种增强人工智能层次化注意力机制的方法，涉及人工智能技术领域。该增强人工智能层次化注意力机制的方法，包括以下过程：S1.多模态信息融合；S2.构建层次化模型结构；S3.注意力模块堆叠；S4.引入上下文信息；S5.自监督学习；S6.注意力权重正则化；S7.动态调整注意力；S8.数据增强与多样化；S9.模型融合。本发明中，该方法通过在多层次、多尺度的上下文中学习更加细粒度的特征表示，并通过不同的策略和结构提升模型的性能，并且通过多样化的设计，不仅能增强对局部信息的捕捉，还能有效整合全局上下文，实现更强的表达能力和泛化能力，通过双分支层次化注意力架构结合局部与全局信息的优势，适用于需要多层次特征表示的复杂任务。