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以 ReLU 替代 Vision Transformers 中的 softmax
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Transformer模型的自注意力机制和前馈神经网络，提出了使用额外层归一化模块的Softmax和ReLU相等的概念。研究发现ReLU可以处理大量键值槽以及在输入序列很长时表现更出色，并提出了一个全ReLU模型-ReLUFormer，在文档翻译等长序列任务中表现更好。
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关键要点
- 本文研究了 Transformer 模型的架构。
- 介绍了自注意力机制和前馈神经网络。
- 重建了 ReLU 和 Softmax 之间的关系。
- 提出了使用额外层归一化模块的 Softmax 和 ReLU 相等的概念。
- 研究发现 ReLU 可以处理大量键值槽。
- 在输入序列很长时，ReLU 表现更出色。
- 提出了全 ReLU 模型-ReLUFormer。
- ReLUFormer 在文档翻译等长序列任务中表现更好。
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