sigmoid
Sigmoid注意力一样强,苹果开始重新审视注意力机制
注意力是 Transformer 架构的关键部分,负责将每个序列元素转换为值的加权和。将查询与所有键进行点积,然后通过 softmax 函数归一化,会得到每个键对应的注意力权重。尽管 SoftmaxAttn 中的 softmax 具有广泛的用途和有效性,但它并非没有局限性。例如,softmax 函数有时会导致注意力集中在少数几个特征,而忽略了其他信息。近来,一些研究探索了 Transformer 中 softmax 注意力的替代方案,例如 ReLU 和 sigmoid 激活函数。最近,来自苹果的研究者重新审视了 s
9/18/2024 8:55:00 PM
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深度学习领域最常用的10个激活函数,一文详解数学原理及优缺点
激活函数是神经网络模型重要的组成部分,本文作者Sukanya Bag从激活函数的数学原理出发,详解了十种激活函数的优缺点。
2/24/2021 2:39:00 PM
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