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分层联想记忆、并行化 MLP-Mixer 和对称性破坏
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该论文提出了将Transformer块表示为单一的Hopfield网络的新视角，并发现对称交互矩阵阻碍了图像识别任务的性能。通过破坏对称效果，可以将对称并行化的MLP-Mixer的性能过渡到普通MLP-Mixer的性能。这些发现为Transformer和MLP-Mixer的内在特性及其理论基础提供了见解。
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关键要点
- 该论文提出了一种新的视角，将整个 Transformer 块表示为单一的 Hopfield 网络。
- 通过结合 Krotov 的分层关联记忆与 MetaFormers，形成了一个并行化的 MLP-Mixer。
- 实证研究发现，对称交互矩阵阻碍了图像识别任务的性能。
- 破坏对称效果可以将对称并行化的 MLP-Mixer 的性能过渡到普通 MLP-Mixer 的性能。
- 普通 MLP-Mixer 的权重矩阵在标准训练过程中自发获得对称破缺配置，增强了其有效性。
- 这些发现为 Transformer 和 MLP-Mixer 的内在特性及其理论基础提供了见解，助力未来模型设计和优化。
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