WideNet:让网络更宽而不是更深
这是新加坡国立大学在2022 aaai发布的一篇论文。WideNet是一种参数有效的框架,它的方向是更宽而不是更深。通过混合专家(MoE)代替前馈网络(FFN),使模型沿宽度缩放。使用单独LN用于转换各种语义表示,而不是共享权重。 混合专家(MoEs) 条件计算 对于每个输入,只有一部分隐藏的表示被...
WideNet:让网络更宽而不是更深
混合专家(MoEs) 条件计算 对于每个输入,只有一部分隐藏的表示被发送到选定的专家中进行处理。与MoE一样,给定E个可训练的专家,输入用x表示,MoE模型的输出可表示为: 其中e(.)i是第i位专家的非线性变换。g(.)i是可训练路由器g(.)输出的第i个元素。当g(.)为稀疏向量时,只会激活部分...
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