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线性注意力
WK-Q
20 天前
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线性注意力
【论文解读】Transformers are RNNs
Transformer 在多项任务中表现出色，但因其对输入序列长度的二次复杂度计算，在处理极长序列时速度过慢。为解决此问题，本文将自注意力表示为核特征映射的线性点积，利用矩阵乘法的结合律，将计算复杂度从 O ( N 2 ) O (N^2) O(N2) 降至 O ( N ) O (N) O(N)，大幅加速了自回归 Transformer，并揭示其与循环神经网络（RNN）的关联。
AI波克布林
6 个月前
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发文暴论！线性注意力is all you need！
2025深度学习发论文&模型涨点之——线性注意力线性注意力（Linear Attention）是一种改进版的注意力机制，它在保持注意力机制强大建模能力的同时，显著降低了计算复杂度和内存占用，使其更适合处理大规模数据和长序列任务。线性注意力的核心思想是将传统的自注意力机制中的二次项计算（即两两位置之间的相似度计算）替换为线性操作。
我是有底线的