ICLR 2022 cosFormer：重新思考冲动机制中的Softmax

导读：Transformer在抽象概念处理方式则、量化机系统图像和视频处理方式则方面获得了巨大成功。作为其反应器心构建之一，Softmax Attention可选很难猎捕低速的依赖关连，但由于Softmax微分关于序列总长度的二次内部空间和时间复杂性，使其很难延展。针对这点，研究工作者提出批评借助于反应器法则以及浓密冲动机制的法则来相符合Softmax微分，从而减低时间内部空间log。但是，由于数值的存在，真实感多半不不尽人意。

我们（周公多蕴涵研究工作组）认为，相符合配置本身存在的数值使得其真实感很难超就越Softmax Attention。我们的见解是，与其相符合Softmax，不如本体设计一种方式则代替Softmax，并且同时减低时间内部空间log。因此，本文提出批评了来由cosFormer的法则，在时间内部空间log关于序列总长度为差分log的同时，其性能接近或者超就越Softmax Attention，并在LRA benchmark上获得SOTA结果。我们的本体设计反应器心理念基于两点，首先是冲动行列式的非负性，其次是对局部冲动的扫描（非极大值消除）。

本文主要介绍已收录于ICLR 2022的一篇撰文 cosFormer : Rethinking Softmax in Attention。

博士论文地址：

部分开Linux：

图片声称各种transformer在LRA benchmark上的乏善可陈，其中y中轴声称性能，x中轴声称速度，圆圈不等声称闪存，我们提出批评的cosFormer获得了轻微的占优势。

一、取材

3、Softmax的值得一提并不一定

我们经过分析以及测试者，归纳出Softmax Attention中比较重要的并不一定，这两个并不一定可以指导我们的三维本体设计：

1. 冲动行列式的非负性

2. 局部冲动的扫描（非极大值消除）

所以我们的法则所需在加了reweighting配置后也更加集中在对角线附近。提醒并非所有的有多种不同值的线性仅适用，这个reweighting的线性所需跟前面的QK一样可以拆毁分成两个行列式的等价的形式。

相继，就可以引入我们的cosFormer了。

二、cosFormer

1、法则

我们的法则基于差分Attention，首先给出符号界定：

上式和差分Attention的量化方式则赞同，经过分析不难推断时间log依然是

。

2、测试者结果

我们在单向三维，双向三维以及LRA benchmark上测试者了我们的法则，仅获得了颇为不俗的真实感。

单向语言学三维，指标声称困惑度（就越低就越好）：

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三、招聘信息

周公多蕴涵研究工作组依托周公颇深的人工智能电子技术坚实与各项政策，致力于意味着在抽象概念处理方式则的大规模先于专业训练三维一段距离的创出。同时决心通过研究工作图像-庞加莱-视频-语言学相辅相成的多蕴涵自监督学习，提出批评统合的深度学习框架，借助于、融合跨蕴涵的信息提取更快的多蕴涵总括。相关电子技术将可使用提升AI三维在自动驾驶、AR等业务领域的乏善可陈。如果你有在NLP超大先于专业训练三维、多蕴涵先于专业训练三维 、底层本体（本体设计比transformer性能更快的本体，提出批评更高效的attention机制）、知识图谱、视频划分、 多蕴涵可视化数据资料分解成，任意研究工作领域的超能力，欢迎投身于周公研究工作院多蕴涵研究工作组。

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