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如何捕捉高阶相关性？将矩阵 Softmax 注意力推广为克罗内克计算
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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
该研究提出了一种泛化形式的注意力机制，能够解决传统 transformers 无法解决的问题，捕捉三元相关性。研究展示了在有界输入情况下的近似计算，对于更高阶张量和相关性的拓展。同时，发现输入的边界与张量的阶数之间存在自然的权衡关系，能够实现更高效的注意力计算。
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关键要点
- 研究提出了一种泛化形式的注意力机制，能够捕捉三元相关性。
- 该机制解决了传统 transformers 无法解决的问题。
- 展示了在有界输入情况下的近似计算。
- 研究了更高阶张量和相关性的拓展。
- 发现输入的边界与张量的阶数之间存在自然的权衡关系。
- 能够实现更高效的注意力计算。
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