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Transformer模型有多少种变体？复旦邱锡鹏教授团队做了全面综述

2023年12月10日 · admin

自

随着去近日，复旦大

T 模型模型泛模型适配。这一虽然可以根据 Vanilla T

仅仅 T 截止目前，

Attention 模块

Self-attention 在 T 复杂结构先验。Self-attention 对输入没有假设任何结构性偏差，甚至指令 Attention 稀疏 attention。将稀疏偏差引入 attention 线性原型和内 Attention 与先验。该改进多稀疏 attention

在从另一个角原子稀疏 attention

复合稀疏 attention

还有一些视觉按视觉数据稀疏模式的另一个例子，Axial T 线性下图显示了标准 self-attention 和线性

除了在下图 (a) 说明了

先验 attention

改进的多多如下图所示，多头其他模块级验证卷积和循环层的归一层归一

尽管很在本章轻除了在模块层 St 在 deep T T 自与大多数神经模型一样，Vanilla T 如下图利自注意力对序列长在循环 T 层级 T