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利用傅立叶变换进行状态序列预测的表示学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为 Fourier Transformer 的方法，通过使用快速傅里叶变换算子来执行离散余弦变换，以减少计算成本并保留从预训练模型中继承权重的能力。该模型在长距离建模基准 LRA 上表现最佳，在生成 Seq-to-Seq 任务方面也优于标准 BART 和其他高效模型。
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关键要点
- 提出了一种名为 Fourier Transformer 的方法。
- 该方法使用快速傅里叶变换（FFT）算子执行离散余弦变换（DCT）。
- 通过消除隐藏序列中的冗余信息，显著减少计算成本。
- 保留了从大型预训练模型中继承权重的能力。
- 在长距离建模基准 LRA 上表现最佳。
- 在生成 Seq-to-Seq 任务中优于标准 BART 和其他高效模型。
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