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gnConv 是一种高效的空间交互操作，通过递归门控卷积实现长距离和高阶的空间交互。其核心思想是通过使用标准卷积、线性投影和逐元素乘法，模拟自注意力中的输入自适应空间混合，但具有更低的计算复杂度。输入自适应的空间交互在传统的卷积神经网络中，卷积操作是通过固定的卷积核对邻域进行加权求和，从而聚合邻域特征。这种方法的缺点是，卷积核是固定的，不具备自适应的能力。与此不同，gnConv 引入了自适应的空间交互，类似于 Transformer 中的自注意力机制。在自注意力机制中，通过多头自注意力（MHSA）