Predictive Attention Transformer 理解

最新推荐文章于 2025-05-12 08:48:50 发布

吴云理

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分类专栏：机器学习文章标签： transformer 深度学习人工智能

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Predictive Attention Transformer (PA-Transformer) 是一种改进的Transformer模型，通过结合常规的QKT/N编码和2D卷积层处理，以预测注意力映射的方式提升模型性能。文章介绍了模型结构，其中2D卷积层用于处理N×N×K矩阵，激活函数为ReLU。注意力映射的预测公式涉及上一层和本层的QKT/N，经过softmax和权重α的组合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考文献 Predictive Attention Transformer: Improving Transformer with Attention Map Prediction

PA-transformer 的想法是将 $QK^T/\sqrt{N}$ 做两种处理, 一是正常的 encode 到下一个 encode 的 $QK^T/\sqrt{N}$

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