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Tversky分支加速递归模型实验

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AI 综述

研究作者在Vision-LSTM和xLSTM采用的mLSTM单元中加入Tversky相似度分支；实验显示，在参数量相同的情况下，两种模型以一半深度即可匹配甚至超过完整深度基线，计算量减少约20%，训练速度最高提升2倍。该方法将作为集合相似度非对称推广的Tversky相似度直接嵌入递归神经网络单元内部，而非作为独立模块使用。Stanford NLP转发了相关架构实验及方法说明。

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最新进展10月31日 05:06

Vision-LSTM 与 xLSTM 的 mLSTM 单元加入 Tversky 相似度分支，一半深度追平全深度并提速 2 倍

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10月31日

05:06
AGI Hunt
Vision-LSTM 与 xLSTM 的 mLSTM 单元加入 Tversky 相似度分支，一半深度追平全深度并提速 2 倍
Stanford NLP 转发的架构实验在 mLSTM 单元中加入 Tversky 相似度分支，使 Vision-LSTM 与 xLSTM 在相同参数量下以一半深度匹配甚至超过完整深度基线。该方法使 FLOPs 减少约 20%，训练速度最高提升 2 倍；其思路是将作为集合相似度非对称推广的 Tversky 相似度直接嵌入递归神经网络单元内部。

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