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Positional Attention: Out-of-Distribution Generalization and Expressivity for Neural Algorithmic Reasoning
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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
本文探讨了神经网络在算法任务中的超出分布泛化性能，提出了一种新方法“位置注意力”，通过固定位置编码来确定注意力权重，从而提升模型在超出分布任务中的表现。研究表明，使用位置注意力的变换器能够有效模拟并行算法。
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关键要点
- 神经网络在算法任务中的超出分布泛化性能较差。
- 提出了一种新方法，称为位置注意力，通过固定位置编码来确定注意力权重。
- 位置注意力可以提高模型在超出分布任务中的实际表现，同时保持模型的表现力。
- 研究表明，使用位置注意力的变换器能够有效模拟并行算法。
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