稀疏注意力计算（Sparse Attention Computation）中的滑动窗口注意力（Sliding Window Attention）是一种用于处理序列数据的注意力机制，它可以有效地减少计算量，同时捕捉序列中的局部信息。
在传统的注意力机制中，计算所有位置之间的注意力权重会导致计算量随着序列长度的增加而呈平方增长，这对于长序列数据来说是非常昂贵的。滑动窗口注意力通过限制注意力的计算范围，只计算窗口内的位置之间的注意力权重，从而减少了计算量。
具体来说，滑动窗口注意力将序列分成若干个窗口，每个窗口内的位置之间计算注意力权重。在计算注意力权重时，可以使用类似于传统注意力机制的方式，根据查询向量和键向量之间的相似度来计算权重。
滑动窗口注意力的优点是可以在减少计算量的同时，捕捉序列中的局部信息。这对于一些需要关注局部信息的任务，如自然语言处理中的文本分类、情感分析等，非常有用。
此外，滑动窗口注意力还可以与其他技术结合使用，如多头注意力（Multi-head Attention）、层归一化（Layer Normalization）等，以进一步提高模型的性能。
总的来说，滑动窗口注意力是一种有效的稀疏注意力计算方法，它可以在不损失太多性能的情况下，大大减少计算量，提高模型的效率。