研究者提出噪声扩散对称注意力Transformer
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研究者提出噪声扩散对称注意力Transformer
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AI 综述
Phani Kumar Nyshadham 等作者提出 Noise Diffused Symmetric Attention Transformer（NoiseFormer），在保留 Symmetric Attention 内存优势的前提下，以少量参数和计算开销引入噪声扩散注意力，以弥补其相对常规注意力的性能损失。 论文称，通过推理时采样和下游任务 GLUE 分数验证了性能恢复效果。
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最新进展10月27日 12:00
NoiseFormer：噪声扩散对称注意力 Transformer报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AINoiseFormer：噪声扩散对称注意力 Transformer
研究者提出 NoiseFormer（Noise Diffused Symmetric Attention Transformer），在保留 Symmetric Attention 内存优势的前提下，以少量参数和计算开销引入噪声扩散注意力，弥补其相对常规注意力的性能损失。论文通过推理时采样和下游任务 GLUE 分数验证了性能恢复效果。
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