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新的正交超连接提高了 Transformer 的稳定性
研究人员引入了正交超连接 (oHC) 作为 Transformer 的一种新颖架构，旨在提高训练稳定性和性能。与标准的超连接 (HC) 或流形约束超连接 (mHC) 不同，oHC 将混合矩阵限制在 SO(n) 的旋转群内。这确保了残差流既不会被放大也不会被衰减，从而防止训练不稳定并保持流的多样性。该论文详细介绍了一种使用四元数处理四个流的无参数实现，在各种下游任务上展示了优于基线模型的性能。
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机器人研究探索深度强化学习中的SO(3)作用表示法
一篇新的研究论文探讨了深度强化学习中SO(3)作用表示法的复杂性，特别是在机器人控制任务中。该研究系统地评估了欧拉角、四元数和旋转矩阵等常见表示法在三种标准算法（PPO、SAC、TD3）上的表现，以了解它们对探索、训练稳定性和优化的影响。研究结果表明，将作用表示为局部坐标系中的切向量在不同算法和奖励结构下能提供最可靠的结果。