BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-13T00:00:00Z Normalization-Free Transformers 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出动态双曲正切（DyT）作为变换器中归一化层的替代，证明无归一化的变换器仍可实现相同或更优的性能，挑战了传统归一化层的地位。 🎯 关键要点 本研究提出动态双曲正切（DyT）作为变换器中归一化层的替代。 无归一化的变换器仍可实现相同或更优的性能。 DyT的引入使得变换器在多个学习设置中表现优异。 本研究挑战了传统归一化层在深度网络中的地位。 🏷️ 标签 transformers 动态双曲正切 变换器 归一化层 性能 替代 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
