注意力模型的当前发展水平
《2024年融合因果注意力Transformer模型的股价预测研究》范文
《融合因果注意力Transformer模型的股价预测研究》篇一一、引言随着金融市场的日益复杂化，股价预测成为了投资者和金融机构关注的焦点。
传统的股价预测方法多基于统计模型或机器学习方法，然而，这些方法在处理时间序列数据时往往难以捕捉到长期依赖关系和未来信息。
近年来，深度学习技术的发展为股价预测提供了新的思路。
其中，Transformer模型因其强大的自注意力机制在自然语言处理等领域取得了显著成果。
本文旨在研究融合因果注意力的Transformer模型在股价预测中的应用，以期提高预测的准确性和实时性。
二、相关研究背景Transformer模型由Google于2017年提出，其自注意力机制能够有效地捕捉序列中的依赖关系。
然而，在股价预测中，我们不仅需要关注当前时刻的上下文信息，还需要考虑时间序列的因果关系。
因此，融合因果注意力的Transformer模型成为了研究的热点。
该模型在Transformer的基础上引入了因果注意力机制，使模型能够更好地处理具有时间顺序性的数据，如股价等金融时间序列数据。
三、模型与方法（一）融合因果注意力Transformer模型构建本文所提出的融合因果注意力Transformer模型包括两个主要部分：自注意力机制和因果注意力机制。
自注意力机制用于捕捉序列中的依赖关系，而因果注意力机制则用于确保模型在处理时间序列数据时能够遵循因果关系。
（二）数据预处理与特征提取在进行模型训练之前，需要对股价数据进行预处理和特征提取。
首先，对原始股价数据进行清洗和归一化处理，然后提取出时间序列特征、技术指标等。
这些特征将被输入到模型中进行训练。
（三）模型训练与优化采用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）实现模型的训练和优化。
通过设置合适的损失函数和优化器，使模型能够自动学习到股价数据中的因果关系和依赖关系。
同时，采用早停法等策略防止过拟合，提高模型的泛化能力。
四、实验与结果分析（一）实验设置为了验证模型的性能，我们选择了多个股票进行实验。
神经网络中的注意力机制及应用
神经网络中的注意力机制及应用随着人工智能的快速发展，神经网络已经成为了解决各种复杂问题的重要工具。
在神经网络中，注意力机制是一种重要的模块，它模拟了人类大脑中的注意力分配过程，能够帮助网络在处理信息时集中关注重要的部分，从而提高模型的性能。
一、注意力机制的原理注意力机制的原理可以用一个经典的例子来解释。
假设我们要翻译一段英文文章，其中包含了一个长长的句子，我们需要把注意力集中在关键的词汇上，比如主语、动词等，而忽略一些次要的词汇。
这样做的好处是可以提高翻译的准确性和效率。
在神经网络中，注意力机制也是类似的。
它通过学习权重来决定网络在处理输入时应该关注哪些部分。
这些权重可以根据输入的特征来计算，比如文本中的词语频率、图像中的像素强度等。
通过调整这些权重，网络可以更好地理解输入的关键信息。
二、注意力机制的应用注意力机制在自然语言处理、计算机视觉等领域有广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：1. 机器翻译在机器翻译中，注意力机制可以帮助网络关注源语言和目标语言之间的对应关系。
通过计算源语言和目标语言之间的注意力权重，网络可以更准确地翻译句子。
例如，当翻译一段包含长句子的文章时，网络可以根据关键词的重要性来调整注意力的分配，从而提高翻译的准确性。
2. 图像描述生成在图像描述生成任务中，注意力机制可以帮助网络关注图像中的关键部分。
通过计算图像中每个像素的注意力权重，网络可以生成更准确的描述。
例如，当生成一张包含多个物体的图像描述时，网络可以根据物体的重要性来调整注意力的分配，从而生成更准确的描述。
3. 语音识别在语音识别任务中，注意力机制可以帮助网络关注语音信号中的关键部分。
通过计算语音信号中每个时间步的注意力权重，网络可以更准确地识别语音。
例如，当识别一段包含噪声的语音时，网络可以根据每个时间步的重要性来调整注意力的分配，从而提高识别的准确性。
三、注意力机制的发展随着深度学习的不断发展，注意力机制也在不断演进。
儿童注意力训练国内外研究现状综述
儿童注意力训练国内外研究现状综述
儿童注意力训练是指通过一系列的认知任务、游戏或训练活动来提高儿童的注意力水平和注意力控制能力。
在国内外，许多研究已经对儿童注意力训练进行了探究和实践。
下面是对国内外儿童注意力训练研究现状的综述：
国内研究：在国内，儿童注意力训练的研究主要集中在教育领域。
研究者通过开展注意力训练项目，观察儿童在任务完成中的注意力表现，并通过认知测试评估训练的有效性。
研究结果表明，儿童注意力训练可以显著提高注意力水平，同时对其认知能力和学业成绩也有积极影响。
此外，一些研究还在注意力训练中引入了虚拟现实技术，以增加训练的趣味性和效果。
国外研究：在国外，儿童注意力训练的研究更为深入和广泛。
研究者通过实验室、学校或家庭环境中的长期或短期训练项目，对儿童的注意力进行干预。
这些研究使用的训练手段包括认知训练游戏、专注力训练、工作记忆训练等。
研究发现，儿童经过训练后，其注意力水平得到了提高，并且能够更好地控制和调节自己的注意力。
此外，一些研究还探讨了注意力训练对儿童学业成绩和行为问题的影响，并证实了训练的正面效果。
综上所述，儿童注意力训练在国内外都得到了广泛的研究关注。
通过各种不同形式的训练手段，儿童的注意力水平得到了显著提高，对于促进儿童认知能力的发展和提升学业成绩具有积极作用。
但是，值得注意的是，注意力训练的效果和持久性还存在一定的争议，需要进一步的研究来验证和完善。
同时，对于
不同年龄段和特殊群体的儿童，注意力训练的内容和方法也需要个性化定制，以更好地满足他们的需求和特点。
专注力现状研究内容
专注力现状研究内容引言专注力是指个体在特定任务中集中注意力并抵抗干扰的能力。
在当今信息爆炸的时代，人们面临着诸多干扰，如社交媒体、手机通知等，导致专注力不断受到挑战。
因此，研究专注力现状对于我们认识个体的认知能力、提高工作效率和生活质量具有重要意义。
一、专注力现状调查为了了解专注力现状，许多研究人员进行了相关调查研究。
在一项针对大学生的调查中，结果显示，超过80%的大学生认为自己的专注力较差。
而在工作场所，一项调查发现，员工平均每11分钟就会被打断一次。
这些调查结果表明，专注力现状普遍较差。
二、专注力受干扰因素分析专注力受到许多因素的干扰，下面将分析其中的几个主要因素。
1.社交媒体社交媒体的普及使人们更容易陷入信息过载的境地。
研究发现，使用社交媒体的时间越长，个体的专注力就越差。
社交媒体上不断出现的新消息和新动态，会不断打断个体的专注，降低工作和学习效率。
2.手机和通知手机已经成为人们生活中的必备品，但它也是专注力的“杀手”。
接收到手机通知会让人分心，即使只是一次短暂的震动或声音提示，也会引起人们的好奇心和注意力转移。
3.工作环境工作环境对专注力有重要影响。
嘈杂的环境、频繁的会议、多任务处理等都会干扰个体的专注力。
此外，缺乏工作动力、任务无趣等因素也会影响专注力的发挥。
三、专注力现状对个体的影响专注力现状的好坏对个体的工作和生活都有重要影响。
1.工作效率专注力不足会导致工作效率低下。
研究发现，专注力差的员工在完成任务时需要更多的时间，而且经常会出现错误。
相反，具有良好专注力的员工能够更快速地完成任务，并保持较高的准确性。
2.学习成绩专注力对学习成绩有直接影响。
学生如果能够保持良好的专注力，能更好地理解和掌握学习内容。
相反，专注力不足会导致学生无法集中精力学习，影响学业成绩。
3.心理健康专注力差可能会增加个体的压力和焦虑感。
无法专注的人容易分心，难以应对复杂的情境，从而导致情绪波动和心理不适。
四、提高专注力的方法面对专注力现状的挑战，我们可以采取一些方法来提高专注力。
自注意力机制计算过程
自注意力机制计算过程自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是一种重要的注意力模型，广泛应用于各种深度学习任务中。
它通过计算不同输入序列之间的关系，捕捉序列中的长距离依赖，从而提高模型的表现。
本文将详细介绍自注意力机制的计算过程及其在各个领域的应用，优势与局限，以及未来发展趋势和挑战。
一、自注意力机制的概述自注意力机制是一种特殊的注意力机制，它不需要编码器和解码器之间的单独注意力权重。
相反，它将输入序列中的每个元素与其他元素相互关注，计算它们之间的关系。
这种机制使得模型能够在处理序列数据时，关注到不同元素之间的关联。
二、自注意力机制的计算过程1.注意力权重计算：首先，计算输入序列中每个元素与其他元素的注意力权重。
通常使用点积、缩放点积等方法计算注意力权重。
2.加权求和：根据计算得到的注意力权重，对输入序列的每个元素进行加权求和。
这使得某些重要元素在结果中占据更大的权重。
3.与查询向量相乘并累加：将加权求和的结果与查询向量（Query Vector）相乘，然后对所有查询向量进行累加，得到一个新的向量。
这个新的向量包含了输入序列中每个元素与其他元素之间的关系。
三、自注意力机制的应用自注意力机制在多个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像生成和推荐系统等。
1.自然语言处理：在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务中，自注意力机制可以帮助模型捕捉长距离依赖，提高准确性。
2.图像生成：自注意力机制在生成对抗网络（GAN）中也有很好的表现，如生成高质量的人脸图像、文本到图像的生成等。
3.推荐系统：在个性化推荐领域，自注意力机制可以帮助模型分析用户的历史行为，为用户提供更精确的推荐。
四、自注意力机制的优势与局限1.优势：自注意力机制能够捕捉长距离依赖，提高模型的表现；参数共享和并行计算能力使得模型具有较高的计算效率。
2.局限：计算复杂度较高，可能导致模型在处理大规模数据时性能下降；容易出现过拟合现象，需要进行适当的正则化处理。
关于注意国内外研究现状及发展趋向研究
关于注意国内外研究现状及发展趋向研究刘建义( 上海体育学院上海 200438 )1有关心理学角度注意力的研究注意是什么？这是心理学家长期以来不愿回答却又难以回避的一个问题。
虽然令人遗憾的是，时至今日在注意的界定问题上心理学界仍未达成共识，但这并未影响人们从理论和实践两个层面对注意展开广泛而深入的研究。
早在1890年,著名心理学家詹姆斯就说过,注意是心理学的中心课题,在现代认知心理学中,它也是信息加工理论框架的中心概念。
认知心理学目前主要强调注意的选择性维量,将注意看作一种内部机制,借以实现对刺激选择的控制并调节行为(Kahneman, 1973),也即舍弃了一部分信息,以便有效地加工重要的信息。
从这个角度出发,认知心理学主要着重研究注意的作用过程,提出了一些注意的模型,企图从理论上来研究注意机制。
最初,注意的选择性通常被概念化为一个促进的过程,即在信息加工系统中,对于专注信息的加工被选择性地加强了。
【1】伴随 1950s 认知心理学的崛起，专业研究人员对注意的研究兴趣迅速提升，此时刚刚起步的运动心理学亦开始关注运动员的注意特征，并持续至今：关注适宜刺激被认为是区分运动专家与新手最重要的认知特点之一（Landers, Salazar, Petruzzello, Kubitz, Gannon, & Han, 1994）；对运动情境中适宜刺激的选择性注意能力至关重要&&选择性注意也许是成功运动员最重要的一项心理特点了（Cox，1996）；&&对运动技能的学习和执行而言，人们很难想象还有什么比专心致志于当前的任务更为重要的了（Abernethy，1998）。
虽然这些陈述尚无法概括注意在运动领域作用的全部，但足可见运动注意研究价值之一斑。
检索国外相关资料不难发现，迄今运动心理学领域针对注意已开展过一定数量的研究工作，涉及的选题相对广泛，采用的研究范式亦很多样。
《2024年乔纳森·克拉里“注意力技术”思想研究》范文
《乔纳森·克拉里“注意力技术”思想研究》篇一一、引言乔纳森·克拉里，一位在心理学与认知科学领域有着杰出贡献的学者，他的“注意力技术”思想为我们理解人类注意力机制和其应用提供了全新的视角。
注意力作为人类认知的核心组成部分，对人的学习、工作和生活有着深远的影响。
本文旨在深入探讨乔纳森·克拉里的“注意力技术”思想，分析其理论内涵、研究方法及其在实践中的应用。
二、乔纳森·克拉里的“注意力技术”理论内涵乔纳森·克拉里的“注意力技术”思想，主要围绕人类注意力的本质、特性和作用展开。
他认为，注意力是人类认知的核心，是信息处理和决策制定的基础。
克拉里的理论强调了注意力的选择性、集中性和转移性，以及其在信息加工中的重要作用。
此外，他还提出了注意力资源的有限性，即人的注意力资源是有限的，需要合理分配和利用。
三、研究方法乔纳森·克拉里在研究注意力时，采用了多种方法。
首先，他运用了神经科学的技术，如脑电图、功能性磁共振成像等，来研究注意力的生理机制。
其次，他还采用了心理学的实验方法，通过设计各种实验来研究注意力的心理过程。
此外，他还运用了统计分析和计算机模拟等方法，来深入探讨注意力的特性和作用。
四、实践应用乔纳森·克拉里的“注意力技术”思想在实践中有广泛的应用。
首先，在教育领域，注意力技术的研究有助于我们更好地理解学生的学习过程，提高教学效果。
例如，通过分析学生的注意力分配和转移情况，教师可以更好地调整教学策略，提高学生的学习效率。
其次，在广告和营销领域，注意力技术的研究有助于企业更好地了解消费者的注意力分配和转移规律，从而制定更有效的广告策略。
此外，在人机交互、自动驾驶等领域，注意力技术也有着广泛的应用。
五、讨论与展望乔纳森·克拉里的“注意力技术”思想为我们理解人类注意力机制提供了全新的视角，但在实际应用中仍面临一些挑战。
首先，如何准确测量和评估人的注意力水平是一个亟待解决的问题。
基于小波变换的视觉注意力模型研究
基于小波变换的视觉注意力模型研究随着人工智能技术的飞速发展，视觉注意力模型的研究也越来越受到关注。
视觉注意力模型是指人类通过视觉系统对外部环境进行选择性注意和处理的过程。
在计算机视觉领域，视觉注意力模型被广泛应用于视觉对象检测、图像识别、视频处理等方面。
目前，基于小波变换的视觉注意力模型已经成为当前比较热门的研究领域。
小波变换是指用小波基函数对信号进行变换的一种数学方法。
利用小波变换可以将信号分解成不同频率和不同时间的小波系数，从而实现对信号的特征提取和分析。
在视觉注意力模型的研究中，小波变换可用于提取图像的多重分辨率和多重方向信息。
例如，可以利用小波变换将原始图像分解成多个子带，并对每个子带进行处理和分析。
通过对不同子带的分析，可以获得不同频率和方向的图像特征，实现更加细粒度和准确的图像识别和检测。
除此之外，基于小波变换的视觉注意力模型还可以结合其他深度学习方法进行优化和提升。
例如，可以利用深度卷积神经网络对小波子带进行特征提取和分析。
通过将小波子带和深度卷积神经网络进行有机结合，可以实现更加准确和高效的图像识别和物体检测。
在实际应用中，基于小波变换的视觉注意力模型已经被广泛应用于图像识别、物体检测、行为识别、人脸识别等领域。
例如，在物体检测方面，研究人员利用小波变换对图像进行多重分辨率和多重方向的分解，从而实现对物体不同角度和不同大小的检测。
在人脸识别方面，研究人员利用小波变换对图像进行多重分辨率和多重方向的分解，并结合深度学习方法进行人脸特征的提取和分析。
通过对多个子带的处理和分析，可以实现更加准确和高效的人脸识别。
总之，基于小波变换的视觉注意力模型是目前计算机视觉领域比较热门的研究领域之一。
通过利用小波变换进行多重分辨率和多重方向的分解，可以实现对图像特征的提取和分析，从而实现更加细粒度和准确的图像识别和检测。
在未来，基于小波变换的视觉注意力模型有望在人工智能和计算机视觉领域发挥更加重要的作用。
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题目：注意力模型的当前发展水平作者：Ali Borji, and Laurent Itti摘要：视觉注意力的建模，特别是刺激驱动的，基于显著性的注意力，在过去25年内已经是一个非常活跃的研究领域。
现在有很多不同的模型，除了给其他领域带来理论贡献以外，这些模型已经在计算机视觉，移动机器人，和认知系统展示出成功的应用。
这里我们从计算角度综述应用在这些模型的基本概念。
我们提出了对大概65个模型的分类，提供了一个方法、性能和缺点的关键的比较。
特别是，提出了从行为研究和计算研究得出的13个标准，来量化笔记注意力模型。
并且，我们解决了一些具有挑战的模型问题，包括计算模型的生理解释，与眼动数据库的关系，自上而下和自下而上的分离，以及构建有意义的性能指标。
最后，我们突出注意力模型的今后研究方向，为未来提出见解。
1，介绍每秒钟有大量的视觉信息进入人们的眼睛[1][2]。
如果没有一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据，实时处理这些数据将是一个非常恐怖的事情。
高层次的认知和复杂处理，比如物体认知或者场景理解，都依赖这些经过这种方式【注：一个智慧的机制来滤除视觉数的中的错误的数据】转换过的易处理的数据。
本文将讨论的这个机制就是视觉注意力，他的核心在于选择机制的思想以及相关的概念。
对人类来说，注意力通过已经进化为高分辨率的中央凹的视网膜【注：中央凹（central fovea）：是眼球后极视网膜上一个浅黄色的区域，称为黄斑。
其中央有一椭圆形小凹，称为中央凹】和一个底分辨率的周围区域实现的。
尽管视觉注意力将这些解剖学组织指向场景中的重要部分来采集更具体的信息，（视觉注意力模型的）主要问题是基于这个指向的计算机制。
近年来，科学研究的很多方面已经旨在回答这个问题。
心理学家研究了视觉注意力的相关行为，比如变化盲点[3][4]【注：变化盲点Change blindness 是一个心理学现象，当刺激发生变化时，人们往往无法注意到】，无注意力盲点[5]【注：无注意力盲点inattentional blindness是我们无法注意到一些显而易见的激励】和注意瞬脱[6]【注：注意瞬脱attenional blink是指在一个连续的注视过程中，我们会短时间内无法注意到一些显著的物体或者其他东西】。
神经生理学家证明了神经元是如何适应自己来更好的感知感兴趣的物体[27][28]。
计算神经科学家已经构建了现实的神经网络模型来模拟和解释注意力行为（比如[29][30]）。
受这些研究的鼓励，机器人学家和计算机视觉科学家已经试图解决计算复杂度的内在问题来构建能够实时工作的系统（比如[14][15]）。
尽管现在在以上提及的研究领域已经有很多模型，这里我们仅讨论能够计算图像或者视频的显著图的模型（见下节的定义）。
对于计算视觉注意力的计算模型的一般综合，包括偏向竞争[10]，选择调节[15]，注意力模型的规范化[181]，和其他模型，参考[8]。
从心理学、神经生理学以及计算角度出发的注意力模型的综述，参考[9][77][10][12][202][204][224]。
图1显示了注意力研究的分类，并突出了我们的综述范围。
1.1 定义尽管术语attention，saliency和gaze经常被相互替换使用，但是他们之间有更细微的描述他们的定义。
注意力attention是一个普遍概念，覆盖了影响选择机制的各个方面，无论他们是场景驱动的自下而上的机制或者是预期驱动的自上而下机制。
显著性saliency直觉上刻画了场景的一些部分，可能是物体或者区域，这些部分似乎相对他们的临近区域突出。
术语“salient”通常在自下而上的计算模型[18][14]中提及到。
Gaze，一个眼睛和脑的协调运动，通常被用作注意力在自然行为中的代名词。
（见[99]）。
比如，一个人或者一个机器人必须和周围的物体进行交互，在场景中移动是控制注意点来执行任务。
从这点讲，注意点控制同时集视觉，行为和注意力来执行感觉运动协调，这是某些特定行为（比如到达reaching和理解grasping）所必须的。
1.2 起源很多注意模型的基础能够追溯到Treisman&Gelade's[81]，他们提出的“特征整合理论”陈述了那些视觉特征是重要的以及他们如何组合来在弹出式的和连续的搜寻任务中引导人们的注意力。
Koch and Ullman[18] 提出了一个前馈模型来组合这些特征，并引入了saliency map的概念，saliency map 是表示场景位置突出性的地形图。
他们同时引入了一个winner-take-all神经网络，这个网络选择最显著的位置，利用返回抑制机制使注意力焦点移向下一个最显著的位置。
一些系统随即创建出来，利用相关模型来处理数字图像[15][16][17]。
Koch&Ullman模型的第一个完整的实现以及验证由Itti等人[14]提出（见图2），并应用于人造场景和自然场景。
从此以后，这个领域受到持续的关注。
基于不同对注意力模型的假设的各种各样的方法涌现出来，并在不同的数据库上进行验证。
在接下来的章节中，我们提出一个统一的概念框架，在这个框架下我们将讨论每个模型相比其他模型的优点和缺点。
我们将给作者深入的分析关于注意力模型的当前技术的发展，确定当前依旧面临的问题。
对注意力建模的主要关注点在于如何，何时以及为什么我们选择行为相关的图像区域。
由于这些原因，提出了一些定义和计算视角。
一个通用的方法是从前期人类视觉系统（early human visual system）的解剖学和功能性来获得灵感（比如[14][15][16][191]）。
另外，一些研究假设视觉注意力服从那些函数，并将它形成一个计算框架。
比如，大家一致认为视觉注意力能吸引更多的信息[144]，更多的意想不到的场景区域[145]，或者关于一个任务的最大化回报[109]。
1.3 经验基础注意力模型通常通过观测者的眼球运动来验证。
眼球运动传达了关于认知过程的重要信息，比如阅读、视觉搜索和场景感知。
因此，他们通常被看做是注意力转移的表达方式。
比如说，在场景感知和视觉搜索中，当激励比较混乱时，注意点会变得更长，同时扫描线变得更短[19]。
任务的难度（比如说全面阅读对主旨阅读，或者在场景中寻找人对用于记忆力测试的图像浏览）明显影响着眼球运动行为[19]。
尽管注意力模型和眼球运动预测模型经常用眼球运动数据进行验证，但是在范围、方法、激励以及细节的层次上存在着细微的差别。
眼球运动预测模型（扫描规划）试图理解注意力的数学支撑和理论支撑。
一些实例包括搜索过程（比如优化搜索理论[20]，信息最大化理论[21]，Mr.Chips: 一个理想观测者的阅读模型[21]，EMMA（眼球运动和注意力运动）模型[139]，控制眼球运动的HMM模型[26]和约束的随即游动模型[175]）。
为了这个目的，他们通常使用简单可控制的激励，同时另一方面，注意力模型利用启发的、认知的和神经特征的组合，以及机器学习和计算机视觉的一些工具，来解释在简单和复杂场景的眼球运动。
注意力模型同时关注实际实用性。
对于所有的眼球运动模型的综述超出了本文的范围。
感兴趣的读者参考关于眼球运动的研究[22][23][127]和眼球跟踪应用的宽度优先的调查[25]。
注意到眼球运动并不总是表示出真实的事实，而且存在着其他度量标准来衡量模型。
比如，正确报告图中一次变化的准确性（也就是search-blindness[5]），或者预测能够被记住的那些视觉吸引东西，这些能显示出单独分析眼球运动所或略的注意力的重要方面。
很多视觉搜索的注意力模型用精确估计反应时间(RT)（比如，RT/setsize slopes in pop-out and conjunction search tasks[224][191]）。
1.4 应用本文中，我们将关注描述模型本身。
但依然有很多关于今年来提出的模型的技术应用，并对注意力模型的关注度会进一步的增加。
我们对模型的应用分成三个类别：视觉和图形，机器人和图3所示的其他领域。
1.5本文的申明和组织注意力很难正式定义成一个被广泛接受的方式。
然而，从计算角度来看，很多注意力模型（至少那些在自由注视的眼球运动的前几秒上测试的模型）能被统一到以下的普遍的问题称述中。
假设K 个观察员看了N 副图，令*是眼睛注视点以及他们对应的时间*。
对于第i 副图的k 个观察员的注视点的个数用*表示。
注意力模型的目的是找到一个函数（stimuli-saliency map ）*，这个函数最小化眼睛注视点预测的误差，也就是*。
这里一个重要的点是以上的定义更好的符合自下而上显式注意力模型，也许并不总是覆盖视觉注意力的其他方面。
（比如显式注意力或者top-down 因素），这些不能用眼球运动来解释。
这里我们对主要的应用于任意图像的注意力模型进行系统的综述。
第二章将介绍分类这些模型的几个因素。
在第三章，我们根据这些因素总结和分类视觉模型。
第四章讨论这些模型的局限性和所遇到的问题。
第五章对全文进行总结。
2 分类标准我们从引入13个标准f1...f13开始，这些标准将用来对注意力模型进行分类。
这些标准都源于注意力在行为和计算方面的研究。
一些标准描述了模型（f1，f2，f3），其他的（f4...f7，f12，f13）并不直接相关，但是他们对于觉得这些模型的实用性非常重要。
2.1 Bottom-up VS Top-down模型模型之间一个主要的差别是他们是否依赖bottom-up因素(f1)，top-down因素(f2)或者是二者的组合。
Bottom-up因素主要基于视觉场景的特性（激励驱动）[75]，而top-down 因素（任务驱动）由认知现象如知识、期望、奖励和当前任务决定的。
由bottom-up方式吸引我们注意力的感兴趣区域必须充分地不同于与其周围特征。
这种注意力机制同样叫做外在的，自动的，灵活的或者周边的因素[78]。
Bottom-up注意力是快速的，无意识的，并最可能是前馈的。
一个典型的bottom-up注意力的例子是看一副在有很多条垂直条纹中只有一条水平条纹的场景图中，注意力马上就会被吸引到水平条纹上[81]。
尽管很多模型属于这一类型，他们仅仅解释了眼球运动的一小部分，因为大多数注视点是由任务驱动的[177]。
另一方面，top-down注意力比较慢，任务驱动，有意识的和闭合回路的[77]。
top-down注意力最著名的例子是来源于1967年的Yarbus[79]，他展示了依靠当前任务的眼球运动的如下实验：测试者要求在不同的条件（问题）下看同一场景（在有一家人的房屋中，一个不速之客进入房间），这些问题包括：“估计这个家庭的物质环境”，“人们的年龄是多少”，或者简单的仔细观察场景。