本文讨论了变换器模型中线性层和激活函数的重要性。它们使模型能够进行非线性变换,学习复杂模式。前馈网络通常包含多个线性层和激活函数,如GELU和SwiGLU,激活函数引入非线性,帮助模型更好地处理输入数据。
本文提出了一种优化非线性变换编码速率失真性能的框架,结合可微分变换与感知度量,研究速率、失真与感知之间的权衡,建立了理论优化的训练框架,并通过实验验证其优越性。同时,探讨了多元高斯源的率失真感知函数及其在信息理论中的应用。
本文提出了一种通用框架,优化非线性变换编码的速率失真性能,结合可微分的分析和感知度量。研究了速率、失真与感知之间的权衡,并利用生成对抗网络实现最低均方误差畸变。实验结果表明该框架在感知质量和重建保真度方面具有优越性。
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