有很多，但请记住，这些文章没有描述相同的方法。他们只是将注意力转移自动化作为其方法的一部分，因此必须检测转移需求并以提高速度、准确性、可靠性或它们的某种组合的方式执行。

没有一种占主导地位的注意力方法，而且很可能不会。事实上，最早在机器中普遍使用的注意力机制可能是机电火灾报警器。在数字系统中，它将是一个真空管电眼驱动入侵者警报，然后是晶体管微处理器板中的第一个硬件中断。

在撰写本文时，当代计算机系统中硬件中断的复杂性可能高于神经网络中的注意力机制，但这可能会改变。目前，注意力的字典定义是我们可以对人工网络中这些新方法施加的唯一限制。

• 问题中的四个工作链接（一个已损坏）指向带有一些数学描述的文章，因此问题的一半自行回答。
• 这篇文章，动态相关性：使用人工神经网络的基于视觉的注意力焦点，Shumeet Baluja，Dean Pomerleau，1995；1996 年修订版，（摘要），只有几个数学表达式，但充满了系统理论，只要稍加阅读和思考就可以用数学方式描述。
• 与遭受注意力转移障碍和熟悉偏好的人工神经网络的自组织相同，自闭症研究的特征，Lennart Gustafsson 和 Andrew P. Papliński，2004。
• 这一个具有清晰而全面的数学处理：选择性注意 Sigma-if 人工神经网络的反向传播广义 Delta 规则，Maciej Huk，2012
• 这也是一个：通过横向抑制过滤和基于人工蜂群的选择性视觉注意的小而暗目标检测，段海滨，邓一民，王晓华，徐春芳，2013
• 这里有一些，但可视化和概念在理论上是如此相关，以至于人们可能不会错过更广泛的数学：使用混沌人工神经网络对大脑中的记忆进行建模，Zainab Aram，Sajad Jafari，Jun Ma，Julien C. Sprott， Sareh Zendehrouh, Viet-Thanh Pham
• 坚实的数学覆盖：人工神经网络训练的并行实施，Stefano Scanzio，Sandro Cumani，Roberto Gemello，Franco Mana，P. Laface，2010，（摘要）
• 也在这里：视觉注意的多物体识别，Jimmy Lei Ba，Volodymyr Mnih，Koray Kavukcuoglu，2015 ICLR
• 非常流行的 DiSAN 的数学原理在这里：DiSAN：用于 RNN/CNN-Free Language Understanding 的定向自我注意网络，Tao Shen，Jing Jiang，Tianyi Zhou，Shirui Pan，Gudong Long，Chengqi Zhang，2018
• 也为这种独特的方法提供了数学和算法：Graph Classification using Structural Attention , John Boaz Lee, Ryan Rossi, Xiangnan Kong, 2018

在 AI 中开发注意力方法的分类会很有趣，因为这可能还没有完成。需要进行大量研究才能查看上述项目符号中的任何一项是否与问题中引用的两篇文章中的任何一篇相匹配。