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在transformer中使用househoulder reflection(mirror transform)替代layernorm

从复杂度上来讲,其实要比layernorm要高,但是更简明和几何化。

#人工智能#transformer
一种可理解的线性transformer

但是真正的查询向量Q又是和序列有关的,不同的序列有不同的查询向量。因此降低复杂度的一个行之有效的方法是降低查询的次数。然后正常按照transformer的办法用Q向量与每个token的key向量。,0,0)时,相当于只对比例为1的token做查询。的计算是存在递归公式的,因此其复杂度为seq len线性相关,缺点是无法并行。向量为竞争向量,通过softmax归一化得到分布在tokens上的权重,根

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#python#算法#机器学习 +1
到底了