资讯

腾讯网5月
线性化注意力综述：突破Softmax二次复杂度瓶颈的高效计算方案
大型语言模型在各个领域都展现出了卓越的性能，但其核心组件之一——softmax注意力机制在计算资源消耗方面存在显著局限性。本文将深入探讨如何 ...
雷锋网3 年
ICLR 2022 cosFormer：重新思考注意力机制中的Softmax
3、Softmax的两大性质. 我们经过分析以及实验，归纳出Softmax Attention中比较重要的性质，这两个性质可以指导我们的模型设计： 1. 注意力矩阵的非负性. 2.
新浪网1 年
Attention机制竟有bug，Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer
Vanilla softmax 将始终释出相同的总权重；softmax_1 看起来大部分相同，但在负象限中有一个「逃出口」（escape hatch）。 需要明确的是，这里的核心问题 ...
新浪网3 年
在注意力中重新思考Softmax：分解非线性，这个线性transformer变体实现 ...
在 softmax 注意力中引入非线性重加权机制可以聚集注意力权重的分布，因而稳定训练过程。 研究者还通过实证发现，这种做法可以惩罚远距离连接 ...
VentureBeat8月
Microsoft’s Differential Transformer cancels attention noise in LLMs
The softmax function used in Transformer’s attention mechanism tends to distribute attention scores across all tokens, ... and shape the future of AI at VB Transform 2025. Learn More ...
来自MSN1月
Backpropagation For Softmax — Complete Math Derivation Explained - MSN
This deep dive covers the full mathematical derivation of softmax gradients for multi-class classification. #Backpropagation #Softmax #NeuralNetworkMath Op Sindoor: How world leaders reacted to ...