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視覺Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招讓成本速降

AIGC動態2年前 (2023)發布 機器之心
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視覺Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招讓成本速降

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原標題：視覺Transformer中ReLU替代softmax，DeepMind新招讓成本速降

關鍵字：注意力,序列,長度,門控,模型

文章來源：機器之心

內容字數：3982字

內容摘要：機器之心報道編輯：PandaDeepmind 出新招，ReLU 盡展優勢。Transformer 架構已經在現代機器學習領域得到了廣泛的應用。注意力是 transformer 的一大核心組件，其中包含了一個 softmax，作用是產生 token 的一個概率分布。softmax 有較高的成本，因為其會執行指數計算和對序列長度求和，這會使得并行化難以執行。Google DeepMind 想到了一個新…

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