Attention as an RNN

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/2405.13956

  1. 引言

    • Transformers在序列建模方面的突破
    • Transformers在推理阶段的计算成本问题
    • Aaren模型的目标:保持Transformer性能,同时提高计算效率
  2. 背景

    • RNN及其优缺点
    • 注意力机制及其优缺点
  3. 方法

    • 将注意力视为RNN,包括计算注意力输出的两种方式
    • 将流行的基于注意力模型视为RNN变体
    • 提出一种基于并行前缀和算法的注意力多对多RNN高效计算方法
    • Aaren模型介绍
  4. 实验

    • 在38个数据集上比较Aaren和Transformer的性能和计算效率
    • 结果表明Aaren性能接近Transformer,同时计算效率更高
  5. 相关工作

  6. 结论

  7. RNNs和注意力机制

    • RNNs在序列建模中的优势和局限性
    • 注意力机制的优势和局限性
  8. 注意力的RNN视角

    • 将注意力视为RNN,并分析其多对一和多对多RNN输出计算方式
    • 将流行的基于注意力模型视为RNN变体
  9. 基于并行前缀和算法的注意力多对多RNN高效计算方法

    • 提出基于并行前缀和算法的注意力多对多RNN高效计算方法
  10. Aaren模型

    • Aaren模型的介绍,包括其堆叠方式
    • Aaren模型的训练和推理效率优势
  11. Aaren和Transformer的性能和计算效率对比

    • 在38个数据集上对比了Aaren和Transformer的性能和计算效率
    • Aaren模型在性能接近Transformer的同时,具有更高的计算效率
  12. 相关工作

    • 相关工作的简要概述

是有附录的论文

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