في الآونة الأخيرة، جادل بأن نماذج تشفير التشفير يمكن أن تكون أكثر تفسيرا عن طريق استبدال وظيفة SoftMax بالاهتمام بمتغيراتها المتناقضة. في هذا العمل، نقدم رواية، وسيلة بسيطة لتحقيق Sparsity في الانتباه: استبدلنا تنشيط SoftMax مع Relu، وإظهار أن Sparsity يخرج بشكل طبيعي من مثل هذه الصياغة. يتم تحقيق استقرار التدريب بطبقة تطبيع إما إما بتهفية متخصصة أو وظيفة Gating إضافية. إن نموذجنا، الذي نسميه الاهتمام الخطي المعتمد (RELA)، سهل التنفيذ وأكثر كفاءة من آليات الاهتمام المتناقش سابقا سابقا. نحن نطبق RELLA إلى المحولات وإجراء تجارب على خمس مهام ترجمة آلية. recra تحقق أداء الترجمة مماثل للعديد من خطوط الأساس القوية، مع سرعة التدريب وتشكيل سرعة مماثلة للاهتمام الفانيليا. يوضح تحليلنا أن RELLA تقدم معدل مرتفع للغاية وتنوع الرأس، والاهتمام الصافي الناجم عن تحقيق دقة أفضل فيما يتعلق بمحاذاة الكلمة المستهدفة المصدر من النماذج القائمة على Softmax مؤخرا. تتعلم رؤساء RELA بشكل فعال أيضا حضور أي شيء (I.E. أطفئ ") لبعض الاستفسارات، وهو أمر غير ممكن مع بدائل Softmax Sparsified.