FNet是一种基于Transformer架构的高效时间序列预测模型,通过用傅里叶变换替代传统自注意力机制实现计算效率的大幅提升。其核心特点
物理学中的Fnet代表着物体所受到的总力，也称为净力。它是由所有作用在物体上的力合成后得到的。这些力可以是内部的，例如摩擦力或引力，也可以是外部的，例如空气阻力。Fnet的大小和方向决定了物体运动状态的变化，它是力学中非常重要的概念。Fnet的公式是Fnet = m × a，其中m是物体的质量，a是...
我们提出了一种新模型 FNet,该模型使用傅里叶变换作为混合机制。FNet 在速度、内存占用和准确率之间提供了极佳的折衷,在 GLUE 基准测试上分别达到 BERT-Base 和 BERT-Large 92% 和 97% 的准确率,同时在 GPU 上训练速度提高 80%,在 TPU 上提高 70%。 我们发现,仅包含两个自注意力子层的 FNet 混合模型在 ...
在GLUE基准上,作者通过实验发现在这些模型中,BERT-base具有最好的性能表现(在8个下游任务上取平均),FNet和Linear模型表现十分相近,Random和FF-only在二分类任务上准确率接近50%,基本等于啥也没学到。 在训练稳定性方面,虽然使用稠密参数化的Linear encoder进行mix token会比无参数的FNet学习的更加灵活,但由于梯度爆炸...
FNet论文提出了一种替代标准注意力机制的方法。 Transformer架构(Vaswani 等人,2017 年)。 FFT 层的输出是复数。为了避免处理复杂的层, 仅提取实部(量级)。 傅里叶变换之后的致密层充当应用于 频域。 class FNetEncoder(layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, dense_dim, **kwargs): super().__...
FNET Connecting major UK food retailers, manufacturers, suppliers and food companies to build more ethical trade.
FNET GPS Tracking App keeps track of vehicle of a vehicle tracking system. Live Tracking - Track your vehicle wherever it is with pinpoint accuracy. Fnet Get n…
Fnet = |F1 - F2| 其中,F1与F2同样也分别为两力的大小。 强调一次,牛顿第二定律描述了一个物体在受到外力时可以发生动作,其力大小及方向直接决定物体受力后所发生的加速度。由这一定律,物理学家可以对物体受不同力的概率进行计算: **Fnet = m*(F1 + F2)** 其中,m为物体的质量,F1与F2分别为两力的...
此外,FNet在处理长序列任务时,比现有模型在任意序列长度下都更快。 傅立叶变换是一种将时域中的非周期连续信号转换为频域中非周期连续信号的方法。在NLP中,可以将连续的token序列看作时域中的非周期连续信号,通过傅立叶变换转换为频域空间中的非周期连续信号,从而进行特征运算。由于傅立叶变换的计算方法已经非常成熟...
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