本文介绍了解码器模块的工作原理,包括自注意力层、残差连接和层归一化、编码器-解码器注意力层和前馈层。解码器通过自回归方式生成输出序列的下一个token,并利用编码器的输出进行注意力互动。最后,通过线性层和softmax层将解码器的输出转换成概率,并使用贪婪解码选择最可能的下一个token。文章还提供了一个随机编码器-解码器Transformer的示例,并介绍了生成输出序列的过程。
本文介绍了可扩展的神经网络内核(SNNK)及其应用,SNNK能够近似表示正常前馈层(FFLs),但具有更好的计算属性和表达力。通过神经网络捆绑过程,SNNK可以应用于压缩深度神经网络架构,获得额外的压缩收益。作者还介绍了通用随机特征(URFs)机制,用于实例化多种SNNK变体。经过理论分析和实证评估,发现该机制可以将可训练参数的数量减少5倍,同时保持准确性。
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