728x90 반응형 SMALL fourier sublayer1 [Deep Learning] FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms FNet 트랜스포머의 self-attention은 CNN 또는 RNN 대비 장기 의존성 (long-term dependency)를 해결한다. 하지만 연산 complexity가 O(N²)으로 N이 길어질수록 bottlenect으로 작용한다. FNet은 푸리에 변환 (fourier transform)을 통해 self-attention 대신 token 간의 정보를 학습하는 mixing mechanism으로 simple linear transformation 연산만 문장 내의 다양한 의미 관계를 모델링할 수 있다. 또한, 속도 메모리, 정확도 측면에서 효율성을 보인다. 그리고 FNet hybrid model은 단 두 개의 self-attention sublayer만을 사용하여 BERT에 준하는 성능을 보였다... 2024. 8. 8. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
