*规范化的Transformer作为超球面上的可变度量优化器*规范化的Transformer本身在超球面上执行多步骤最优化(每层两步),其中注意力和MLP更新的每一步都由特征学习率(可学习可变度量矩阵的对角元素)控制。对于输入序列中的每个词元t\_i,规范化的Transformer的最优化路径从超球面上与其输入嵌入向量对应的点开始,并移动到
- 提出了一种新的神经网络架构,即在超球面上进行表示学习的归一化Transformer(nGPT)。 - nGPT中的所有向量都经过单位范数归一化,使得输入流上的标记在超球面的表面上移动。 - nGPT通过MLP和注意力块定义了每个层的位移,这些位移也存在于同一超球面上的向量组件中。 - 实验证明,nGPT学习速度更快,根据序列长度的不...
超球面特征分布的均匀分布(可以保存最多的信息)。 随后本文设计了一个可优化度量来量化每个属性。 直接优化这两个要素可以显著提升下游任务(CV 和 NLP)的效果。 两钟要素的展示: 1. 方法 1.1 无监督对比表示学习 无监督对比表示学习(通常简称为对比表示学习),旨在找到 对比表示学习损失函数。 1.2 本文方法 本文...
IT之家10 月 22 日消息,科技媒体 dataconomy 昨日(10 月 21 日)发布博文,报道称英伟达在训练 AI 模型方面取得重大突破,发布了最新的 Normalized Transformer(nGPT)新架构,保持模型的稳定性和准确性的前提下,可以将训练 AI 时间缩短至 1/4 或者 1/20。 nGPT 架构提升效率的秘诀在于“超球面学习”(Hyperspherical...
科技媒体 dataconomy 昨日(10 月 21 日)发布博文,报道称英伟达在训练 AI 模型方面取得重大突破,发布了最新的 Normalized Transformer(nGPT)新架构,保持模型的稳定性和准确性的前提下,可以将训练 AI 时间缩短至 1/4 或者 1/20。 nGPT 架构提升效率的秘诀在于“超球面学习”(Hyperspherical learning)这个概念。
在本文中,我们探索了在贝叶斯深度学习中使用 CKA 来生成多样化的集成和输出网络后验的超网络。我们注意到 CKA 将核投影到单位超球面上,而直接优化 CKA 目标在两个网络非常相似时会导致梯度衰减。为了解决这一缺陷并提高训练稳定性,我们...
对比表征学习在实践中取得了显著的成功。在这项工作中,我们确定了与对比损失相关的两个关键特性:(1)正对特征的对齐(接近)和(2)超球面上(归一化)特征诱导分布的均匀性。我们证明,对比损失渐进地优化了这些属性,并分析了它们对下游任务的积极影响。根据经验,我们引入了一个可优化的度量来量化每个属性。在标准视觉和...
这将创建一组由笛卡尔坐标定义的随机点,并均匀分布在以原点为中心、半径为 r 的 n 维超球面的内部。 'randn' 函数首先用于创建 n 个随机变量的独立多元正态分布集,每个变量代表 n 维空间中的点。 然后使用不完整的伽马函数“gammainc”将这些点径向映射到有限半径 r 的 n 维超球面的内部,以便在空间上均匀分...
总的来说,这篇文章为理解n维单形中的特殊点提供了理论基础,并通过定义、引理和定理的形式,详细研究了这些点之间的几何关系和性质。 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 c语言文件读写操作代码 (3).txt 2025-03-12 19:20:30 积分:1 ...