抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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それらの共通形式における変換器は,時間において1トークンよりも全体トークンシーケンス上で動作するために本質的に制限される。その結果,時系列データに関するオンライン推論の間のそれらの使用は,連続したトークンシーケンスにおける重複のために,かなりの冗長性を必要とする。本研究では,連続入力ストリーム上で効率的なオンライントークンバイトーク推論を行うための変換者を可能にする,スケールドドット-ダクト注意の新しい定式化を提案した。重要なことに,著者らの修正は計算の次数に純粋であり,一方,出力と学習重みは元の変換器エンコーダのそれらと同一である。THUMOS14,TVSeies,およびGTZANデータセットに関する実験による連続変換器エンコーダを,顕著な結果で検証する:著者らの連続1および2ブロックアーキテクチャは,予測性能を維持しながら,それぞれ,63xおよび2.6xまでの予測当たりの浮動点演算を減らした。【JST・京大機械翻訳】