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论文阅读：Reformer:TheEfficientTransformer.婧在机器学习中.写代码的.11人赞同了该文章.本论文为谷歌近期发表的对Transformer改进的一篇论文，论文名字中的EfficientTransformer解释了论文的主要目的。.过去一些基于Transformer结构的论文，一看到模型的总参数量就让...
Reformer要解决的问题attention的内存、计算复杂度是文本长度L的平方复杂度即O(L*L)（self-attention每个位置都要看整句的其他每个位置）,这在超长文本时（比如文章）是不可接受的。传统transformer一般是按512…
Reformer论文使用了序列长度为64k的enwiki8语言建模数据集来做实验，隐藏单元的大小为1024，层数为12层，这意味着存储key和value需要2*64000*1024*12=~1.5B个浮点数，大约是6GB的…
Reformer论文解读发表于2020-02-07更新于2020-03-02分类于自然语言处理阅读次数：Valine：本文字数：3k阅读时长≈3分钟Reformer论文解读多快好…
ReFormer论文解读（THEEFFICIENTTRANSFORMER）Reformer要解决的问题attention的内存、计算复杂度是文本长度L的平方复杂度即O(L*L)（self-attention每个位置都要看整句的其他每个位置）,这在超长文本时（比如文章）是不可接受的。传统transformer一般是按512长度分块，这样损失了块与块之间的互信息。
Title:Reformer:TheEfficientTransformer.Authors:NikitaKitaev,ŁukaszKaiser,AnselmLevskaya.DownloadPDFAbstract:LargeTransformermodelsroutinelyachievestate-of-the-artresultsonanumberoftasksbuttrainingthesemodelscanbeprohibitivelycostly,especiallyonlongsequences.Weintroducetwotechniquestoimprovethe...
REFORMER:THEEFFICIENTTRANSFORMERTextTubesforDetectingCurvedTextintheWildJointCommonsenseandRelationReasoningforImageandVideoCaptioning论文1：MasteringComplexControlinMOBAGameswithDeepReinforcement
论文阅读：Reformer:TheEfficientTransformer.婧在机器学习中.写代码的.11人赞同了该文章.本论文为谷歌近期发表的对Transformer改进的一篇论文，论文名字中的EfficientTransformer解释了论文的主要目的。.过去一些基于Transformer结构的论文，一看到模型的总参数量就让...
Reformer要解决的问题attention的内存、计算复杂度是文本长度L的平方复杂度即O(L*L)（self-attention每个位置都要看整句的其他每个位置）,这在超长文本时（比如文章）是不可接受的。传统transformer一般是按512…
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