Transformer的各种改进方法

Transformer是一种非常流行的神经网络模型，用于自然语言处理和其他序列到序列的任务。以下是Transformer的一些改进方法：

1. Efficient Transformer：Efficient Transformer是一种改进的Transformer模型，它使用了一些技巧来减少计算量和内存使用，例如使用固定模式、可学习模式和低秩卷积等。

2. Fixed Patterns：Fixed Patterns是一种改进的Transformer模型，它使用了一些固定的模式来代替原始的自注意力机制，从而减少了计算量和内存使用。

3. Combination of Patterns：Combination of Patterns是一种改进的Transformer模型，它将多个固定模式组合在一起，以获得更好的性能。

4. Learnable Patterns：Learnable Patterns是一种改进的Transformer模型，它使用了一些可学习的模式来代替原始的自注意力机制，从而获得更好的性能。

5. Memory：Memory是一种改进的Transformer模型，它使用了一些技巧来增加模型的记忆能力，例如使用记忆模块、递归神经网络等。

6. Low-Rank Kernels：Low-Rank Kernels是一种改进的Transformer模型，它使用了一些低秩卷积来代替原始的卷积操作，从而减少了计算量和内存使用。

7. Recurrence：Recurrence是一种改进的Transformer模型，它使用了一些递归神经网络来代替原始的自注意力机制，从而增加了模型的记忆能力。