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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提出了一种线性时延的神经电路注意力机制仿真方法，该方法包括：对自注意力模型中的矩阵乘法进行分解，利用隐状态值进行乘积计算优化以重写矩阵乘法；根据重写的矩阵乘法，计算每一时间步得到的瞬时乘积，根据构建的全局估计量对瞬时乘积进行修正；将上述步骤涉及的重写运算过程与修正运算过程集成至神经电路中。基于本申请提出的方案，有助于将复杂的大型注意力网络直接迁移至低功耗的神经电路中，通过算法层面的优化和计算架构的革新，提高了处理时间序列数据时的计算效率和模型性能，不仅减少了计算资源的需求，还能更好地捕捉序列中的长期依赖关系，为实时和高通量应用提供强大的技术支持。
主权项：1.一种线性时延的神经电路注意力机制仿真方法，其特征在于，包括：对自注意力模型中的矩阵乘法进行分解，利用隐状态值进行乘积计算优化以重写所述矩阵乘法；根据重写的矩阵乘法，计算每一时间步得到的瞬时乘积，根据构建的全局估计量对所述瞬时乘积进行修正；将上述步骤涉及的重写运算过程与修正运算过程集成至神经电路中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种线性时延的神经电路注意力机制仿真方法
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