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位置注意力：神经算法推理的超出分布泛化与表现力
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新方法，使用固定位置编码来确定注意力权重，称为位置注意力。该方法解决了神经网络在算法任务中泛化性能差的问题，提升了超出分布的表现，并保持模型的表现力，使变换器能有效模拟并行算法。
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关键要点
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本文介绍了一种新方法，使用固定位置编码来确定注意力权重，称为位置注意力。
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该方法解决了神经网络在算法任务中泛化性能差的问题。
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位置注意力可以提高超出分布的实际表现，同时保持模型的表现力。
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研究表明，使用位置注意力的变换器能够有效地模拟并行算法。
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