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English(EN) Beyond Quadratic Attention: Separable Gaussian Operators for ODE Vision Transformers

新的SSoG算子为视觉Transformer提供亚二次成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为SSoG（可分离高斯和）的新空间算子，旨在取代视觉Transformer中计算成本高昂的自注意力机制。这种新颖的方法将与自注意力相关的二次成本降低到亚二次复杂度，从而使视觉Transformer能够更有效地处理更高的输入分辨率。SSoG还提供了理论优势，包括保证连续深度变体具有唯一解，并在高分辨率输入上展示了实际优势，如更高的准确性、参数效率以及显著更高的吞吐量和更低的内存使用量，与传统的密集注意力相比。 AI

影响 这种新算子有望实现视觉Transformer在处理高分辨率图像任务时更有效的扩展。

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新的SSoG算子为视觉Transformer提供亚二次成本

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Carlos Boned Riera, David Romero Sanchez, Oriol Ramos Terrades ·

    超越二次注意力：用于 ODE Vision Transformers 的可分离高斯算子

    arXiv:2611.08236v1 Announce Type: new Abstract: Self-attention carries a quadratic cost in token count, which limits how far Vision Transformers can scale with input resolution. We introduce SSoG, a separable sum-of-Gaussians spatial operator that replaces dense self-attention wi…

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