12:10官方账号arXiv cs.LG@Takuya Ito, Ruchir Puri, Murray Campbell, Parikshit Ram精选73°研究人员提出了一种仅含280个可学习参数的变换器参数化方法,能够学习和评估任意深度或长度的问题。该模型通过位置编码跟踪电路中每个门的深度,使用掩码硬注意力识别可求值子表达式。在布尔代数任务中实现了完美的长度泛化,准确率达100%。模型在深度1和深度2的浅层问题实例上训练后,能够完美推广到其他长度泛化基准测试。论文Universal TransformersBoolean algebra长度泛化推荐理由:这个280参数的变换器能完美处理任意长度布尔表达式,比普通模型更擅长深度泛化。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Universal Transformers