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Transformer是谷歌发表的论文《Attention Is All You Need》提出一种完全基于Attention的翻译架构
One Model, Two Roles: Emergent Specialization in a Shared Recurrent Transformer
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Forget Attention: Importance-Aware Attention Is All You Need
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Quantitative Generalization Bounds for Multi-Layer Transformers: A Few Long Strings can Beat Many Short Ones
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An Algebra of Transformers
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Beyond Wasserstein Proximity: Finding Better Transfer Sources
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Internal Reasoning and Consistency in Reflective Grounded Arithmetic
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STFT Frontend Mismatch in Pretrained Audio Spectrogram Transformers: Analysis and Adaptation
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BrainRotViT: Transformer-ResNet Hybrid for Explainable Modeling of Brain Aging from 3D sMRI
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Understanding Transformer-Based Vision Models via Modular Feature Inversion
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Spatially Gated Demographic Steering for Debiasing Multi-Person Text-to-Image Generation
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A Taxonomy of Predicate Transformer Monads for Specifying Monadic Programs
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FiTv2: Scalable and Improved Flexible Vision Transformer for Diffusion Model
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Prefix-Tuning for Arbitrary Output Sequences on Pretrained Transformers
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Dynamic ordering in sequence generation in Transformers: experiments on low-resource Tagging scenarios
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参考链接
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