기계 학습 모델 설계

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näkemys - 기계 학습 모델 설계

효율적인 확산 모델을 위한 새로운 접근법

확산 모델의 역확산 과정에서 기존 U-Net 구조의 한계를 극복하고자 연속 시간 동역학 기반의 새로운 디노이징 네트워크를 제안한다. 이를 통해 효율성, 수렴 속도, 노이즈 강건성 등이 향상된다.

기존 메모리 패턴을 활용한 현대 홉필드 모델의 더 큰 메모리 용량 달성

현대 홉필드 모델의 메모리 검색 성능을 향상시키기 위해 학습 가능한 유사도 측정 방식을 도입하여 메모리 패턴 간 분리도를 높임으로써 메모리 용량을 확장하는 방법을 제안한다.

변환기에서 선형 상대 위치 인코딩을 위한 푸리에 변환 학습

본 논문은 변환기에 상대 위치 인코딩(RPE) 메커니즘을 효율적으로 통합하는 새로운 클래스의 선형 변환기인 FourierLearner-Transformers(FLTs)를 제안한다. FLTs는 푸리에 변환을 통해 RPE 마스크를 암시적으로 구축하여 선형 시간 및 공간 복잡성을 유지하면서도 다양한 RPE 기법을 적용할 수 있다.

주의 집중 요인 분해의 어려움: 공유 메모리를 통한 접근의 한계

주의 집중 메커니즘을 활용하여 메모리를 효과적으로 활용하는 것이 어려우며, 입력 신호를 사전에 필터링하는 것이 성능 향상에 도움이 될 수 있다.

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