文献 [28] 使用 SVM 分类器替代 CNN 传统的 softmax 输出层。本文提出的 DSN 框架创新性地支持 SVM、softmax 等多种分类器选择，其独特价值在于实现对每个 ...

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通过替代方案实现线性时间复杂度，从而突破这一计算瓶颈。 大型语言模型在各个领域都展现出了卓越的性能 ...

目前，各种线性复杂度模型来取代 Transformer 结构中的传统 Softmax 注意力被提出，例如线性 Transformer（LinFormer）[1][2]，状态空间模型（SSM）[3][4] 和线性 RNN（LinRNN）[5][6][7]。 然而，这些线性模型的最佳设计仍然是一个悬而未决的问题。在这项工作中，本研究试图从 ...

然而，将 Transformer 模型应用于视觉领域并不是一件简单的事情。与自然语言不同，视觉图片中的特征数量更多。由于 Softmax 注意力是平方复杂度，直接进行全局自注意力的计算往往会带来过高的计算量。针对这一问题，先前的工作通常通过减少参与自注意力计算 ...

GPT 等大型语言模型（LLM）的成功离不开 Softmax 注意力机制，但这一机制也存在着成本高等一些缺点。 近日，上海人工智能实验室和 OpenNLPLab 的一个研究团队提出了一种新的大型语言模型 TransNormerLLM，其中完全抛弃了基于 Softmax 的注意力机制，而是使用了新提出 ...

总结而言，Evan Miller 引入了一种新函数 Quiet Attention，也叫 Softmax_1，这是对传统 softmax 函数的创新调整。 有网友对该博客总结出了一个「太长不看版 ...

最近读到一篇模型蒸馏的文章 [1] ，其中在设计软标签的损失函数时使用了一种特殊的 softmax： 文章中只是简单的提了一下，其中 T 是 softmax 函数的温度超参数，而没有做过多解释。这说明这种用法并非其首创，应该是流传已久。经过一番调研和学习，发现知乎 ...

分类要求，将sentence进行情感分类吗，一共五类 可以直接使用pandas对数据train.tsv进行读取和处理，并使用train_test_split函数进行数据集的划分。我此处使用的划分比例为train: test = 8: 2 文本特征提取 我此处文本向量化的方法是sklearn中的CountVectorize方法，也可以 ...

刚看到一个有意思的结论： 对于任意实数 x 及偶数 n，总有 ，即 的偶次泰勒展开式总是正的。 下面我们来看一下这个结论的证明，以及它在寻找 softmax 替代品中的应用。 证明过程 看上去这是一个很强的结果，证明会不会很复杂？其实证明非常简单，记 ...