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Transformer架构通过实现一种神经信息传递形式来处理序列,该形式包括迭代的信息检索(注意力机制)和局部处理(位置相关的多层感知机)。在这一通用计算范式下,有两种信息至关重要:“感官”信息指个体对象的特征,“关系”信息指对象之间的关系。标准的注意力机制自然编码“感官”信息,但不显式编码“关系”信息。本文提出了一种Transformer的扩展,将多头注意力增强为两种不同类型的注意力头,分别用于传递不同类型的信息。第一种是标准的Transformer注意力机制,捕获对象级特征;第二种是我们提出的用于显式捕获关系信息的新颖注意力机制。两种注意力头各自具备不同的归纳偏差,使得所得架构更高效且更具适应性。该方法的潜力通过多项任务上的实证结果得到验证。
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Altabaa等人(Sun,)研究了这个问题。
www.synapsesocial.com/papers/68e686b9b6db64358760eee2 — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2405.16727
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Awni Altabaa
John Lafferty
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