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English(EN) RelFlexformer: Efficient Attention 3D-Transformers for Integrable Relative Positional Encodings

RelFlexformers引入高效3D-Transformer注意力与新颖位置编码

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出RelFlexformers，一类新颖的3D-Transformer模型，其利用高效注意力机制与可积分相对位置编码。这些模型在长度为L的输入序列上实现了O(L log L)的注意力计算时间复杂度。通过构建在非均匀傅里叶变换理论之上，RelFlexformers可以将现有的高效注意力方法泛化到非结构化和异构场景，使其适用于点云建模等任务。在各种3D数据集上的实证评估表明，这些新的注意力调制技术带来了质量上的提升。 AI

影响 引入了一类新的高效3D-Transformer，可应用于点云建模，有望提升复杂空间数据的性能。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新颖模型架构和注意力机制的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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RelFlexformers引入高效3D-Transformer注意力与新颖位置编码

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Krzysztof Choromanski ·

    RelFlexformer: Efficient Attention 3D-Transformers for Integrable Relative Positional Encodings

    We present a new class of efficient attention mechanisms applying universal 3D Relative Positional Encoding (RPE) methods given by arbitrary integrable modulation functions $f$. They lead to the new class of 3D-Transformer models, called \textit{RelFlexformers}, flexibly integrat…

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