The Effect of Attention Head Count on Transformer Approximation
Anzeige
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.AI
•
Hierarchical Self-Attention: Generalizing Neural Attention Mechanics to Multi-Scale Problems
arXiv – cs.LG
•
TabPFN v2: Mit Chunked-TabPFN Längere Tabellendaten ohne Vorverarbeitung meistern
arXiv – cs.AI
•
Neues Modell Palimpsa erweitert Gedächtnisleistung von Attention‑Netzwerken
arXiv – cs.LG
•
Gradientenbasierte Residualverbindungen verbessern Hochfrequenz-Approximation
arXiv – cs.LG
•
Transformers ermöglichen In-Context-Lernen für Motorsteuerung
arXiv – cs.AI
•
Posterior-deterministische POMDPs: Erreichbarkeitswerte jetzt approximierbar