BriefGPT - AI 论文速递
·
Learning Advanced Self-Attention of Linear Transformers in the Singular Value Domain
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文探讨了自注意力机制在图信号处理中的局限性，提出了一种新方法——注意力图滤波器（AGF），通过奇异值域建模，提高了频率信息的利用效率。实验结果表明，AGF在多个任务中表现优异。
🎯
关键要点
- 本文探讨了自注意力机制在图信号处理中的局限性。
- 提出了一种新方法，称为注意力图滤波器（AGF）。
- AGF通过奇异值域建模，提高了频率信息的利用效率。
- 实验结果表明，AGF在多个任务中表现优异，包括长程竞技基准和时间序列分类。
➡️
