本文提出了一种新的注意力模块——**EMAX（Enhanced Multi-scale Attention with eXpressive learning）**，在保持 EMA 高效性的同时，引入了动态分组、通道注意力、门控残差连接和全局注意力增强等创新设计，使其具备更强的表达能力和泛化能力。

探讨了语义引导扩散模型的设计与优化。概述了扩散模型的技术背景及其在图像生成、降噪等任务中的应用；分析了语义信息在深度学习生成模型中的作用机制，包括条件输入嵌入、交叉注意力、语义引导模块及上下文嵌入向量；讨论通用生成模型的设计原则、架构创新（如DiT、SLED、LEM）与优化策略，以及复杂语义关系建模能力的提升路径。

扩散模型的核心数学原理及其基本定义 扩散模型（Diffusion Models）作为一种新兴的生成模型，近年来在图像生成、医学影像处理以及其他多模态数据建模任务中取得了显著进展。其核心思想是通过逐步向数据添加噪声以破坏原始分布，然后训练一个神经网络...

Memory模块是该神经网络架构的核心部分。它包含一个存储键值对的内存,并定义了对内存的读写操作。读操作通过计算查询向量与内存中键向量之间的相似度来检索相关内容。写操作根据查询向量和相关度分数,更新内存中的键值对。该模块还包含了用于训练的损失函数,用于增强内存的区分性和紧凑性。整个模块的目标是建立一个可查询和自更新的记忆系统,支持神经网络的学习和推理。

本文介绍了ResNet(深度残差神经网络)的理论基础与核心思想。首先解释了深度网络容易出现梯度消失和梯度爆炸的原因,导致深层网络训练效果变差。ResNet通过引入残差学习(Residual learning)的思想,使得网络能够直接学习残差映射,从而避免梯度消失和梯度爆炸的问题,成功训练出152层的深度卷积神经网络,取得了ImageNet等视觉任务中的卓越表现。