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上传时间: 2021-02-17
详细说明：Xformer_Pytorch
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介绍
根据（ ），人们提出了许多基于x-formers的基于Transformer的模型来提高推理过程中的效率，尤其是通过减少推理时间。 由于注意模块中的点积运算使Transformer模型的平方计算成为瓶颈，因此大多数x-former的主要焦点是对注意模块的修改。 在此存储库中，我们遵循和的想法来实现Xformer注意模块。 该模块已与兼容。
Xformer架构
我们在修改Q，K和V的投影矩阵时保留了原始的注意操作。K和V的投影矩阵具有相同的权重，并通过$ \ beta $ （> 1）合并输入序列的序列长度维。 Q的投影矩阵通过$ \ alpha $ （> 1）合并输入序列的隐藏维。 同样，从Q投影K而不是注意模块的输入序列。 将n表示为输入序列长度，将d表示为序列长度。 注意力概率的计算复杂度从O（n 2 d）降低到O（n 2 d /（$ \ a
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