升级产品功能的广告词
升级产品功能，提升用户体验
我们很高兴地宣布，我们的产品功能正在进行升级，这将为我们的用户带来更好的体验和更多的选择。在这个过程中，我们一直致力于提供最优质的服务，并严格遵守中国广告法。我们相信，这些升级将满足我们用户的需求，提高产品的质量和性能。
我们的升级功能将包括更好的界面设计，更多的选项和更强大的功能。这些变化将使我们的产品更容易使用，更方便快捷，同时也将使我们的用户体验更加丰富和愉悦。
我们的目标是让用户能够更好地使用我们的产品，同时也让我们的产品更好地满足用户的需求。我们希望用户能够享受到更强大的功能、更方便的操作和更好的视觉效果。我们相信，这些升级将为我们的用户带来更好的体验和更多的乐趣。
创新是我们的动力
我们一直秉持创新的精神，致力于为用户提供最好的服务。我们主张创新，因为我们知道，只有创新才能让我们不断进步。所以，我们一直在不断地改进我们的产品，提高我们的服务质量。
在这个不断变化的市场中，我们知道，只有创新才能让我们在竞争中立于不败之地。我们相信，这些升级功能将使我们的产品更加完美，让我们的用户更加满意。同时，我们也希望用户能够参与到我们的创新过程中，和我们一起成长。
结论
在这个升级的过程中，我们将继续遵守中国广告法，提供最优质的服务，让我们的用户享受到更好的体验和更多的乐趣。我们相信，创新是我们的动力，只有不断创新，才能让我们更好地服务于用户。
如果您有任何问题或意见，欢迎联系我们的客服人员。我们将尽快回复您的问题，为您提供最好的服务。谢谢。
### 备注本文旨在宣传升级产品功能的信息，并向用户保证我们将遵守中国广告法，提供最优质的服务。我们相信，这些升级功能将为我们的用户带来更好的体验和更多的乐趣。同时，我们也希望用户能够参与到我们的创新过程中，和我们一起成长。如有任何问题或意见，欢迎联系我们的客服人员，我们将尽快回复您的问题，为您提供最好的服务。升级产品功能的广告词特色
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subspace）上的低(di)維(wei)高(gao)斯(si)分布混(hun)合，最終(zhong)表征(zheng)的質(zhi)量(liang)可以通(tong)过稀(xi)疏(shu)率(lv)降(jiang)低（sparse rate reduction）的統(tong)一目标函(han)数來(lai)度(du)量。 從(cong)这个角(jiao)度来看(kan)，流(liu)行(xing)的深(shen)度网络模型，如Transformer等(deng)可以很(hen)自(zi)然地被认为是实現(xian)叠(die)代方(fang)案(an)（realizing iterative schemes）以逐(zhu)步優(you)化(hua)該(gai)目标。 特(te)別(bie)是，研究結(jie)果表明标準(zhun)Transformer塊(kuai)可以从對(dui)该目标的互(hu)補(bu)部(bu)分的交(jiao)替(ti)优化中派(pai)生(sheng)出(chu)：多頭(tou)自註(zhu)意(yi)力運(yun)算符(fu)可以被視(shi)为通过最小(xiao)化有損(sun)编码率来压缩token集合的梯(ti)度下(xia)降步驟(zhou)，而随後(hou)的多層(ceng)感(gan)知(zhi)器(qi)可以被视为嘗(chang)試(shi)稀疏化token的表示。 这一发现也促(cu)进设计了一系(xi)列(lie)在数学上完全可解释的白盒Transformer類(lei)深度网络架构，盡(jin)管(guan)设计上很簡(jian)單(dan)，但(dan)实验结果表明，这些(xie)网络確(que)实学会了优化设计目标：压缩和稀疏化了大規(gui)模真实世界视覺(jiao)数据集（如ImageNet）的表示，并实现了接近高度工程化Transformer模型（ViT）的性能。 圖(tu)靈(ling)獎(jiang)得主Yann LeCun对马毅教授的工作也表示贊(zan)同(tong)，认为Transformer使(shi)用LISTA（Learned Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm）类似(si)的方法增(zeng)量地优化稀疏压缩。 马毅教授於(yu)1995年獲(huo)得清(qing)華(hua)大学自动化與(yu)應(ying)用数学雙(shuang)学士(shi)学位(wei)，并于1997年获加(jia)州(zhou)大学伯(bo)克(ke)利(li)分校(xiao)EECS碩(shuo)士学位，2000年获数学硕士学位与EECS博(bo)士学位。 2018年马毅教授加入(ru)加州大学伯克利分校電(dian)子工程与计算機(ji)科(ke)学系，今(jin)年1月(yue)加入香(xiang)港(gang)大学出任(ren)数据科学研究院(yuan)院長(chang)，最近又(you)接任香港大学计算系主任。 主要研究方向(xiang)为3D计算机视觉、高维数据的低维模型、可擴(kuo)展性优化和机器学习，最近的研究主題(ti)包(bao)括(kuo)大规模3D幾(ji)何(he)重(zhong)构和交互以及(ji)低维模型与深度网络的關(guan)系。 让Transformer变白盒 这篇论文的主要目的在于用一个更(geng)统一的框(kuang)架以设计类似Transformer的网络结构，从而实现数学上的可解释性和良(liang)好(hao)的实際(ji)性能。 为此(ci)，研究人员提(ti)出学习一个增量映(ying)射(she)（incremental mappings）序(xu)列，以获得输入数据（token集合）的最小压缩和最稀疏的表征，优化一个统一的目标函数，即(ji)稀疏率降低。 这个框架统一了「Transformer模型和自注意力」、「扩散(san)模型和降噪(zao)」、「结构化查(zha)找(zhao)和率降低」（Structure-seeking models and rate reduction）三(san)種(zhong)看似不同的方法，并表明类似Transformer的深层网络层可以自然地从展开迭代优化（unrolling iterative optimization）方案中导出， 以增量地优化稀疏率降低目标。 映射的目标 Self-Attention via Denoising Tokens Towards Multiple Subspaces 研究人员使用一个理想(xiang)化的token分布模型表明，如果朝(chao)着低维子空间系列迭代去噪，相关的評(ping)分函数就(jiu)会呈(cheng)现出类似于Transformer中的自注意力操(cao)作符的顯(xian)式(shi)形(xing)式。 Self-Attention via Compressing Token Sets through Optimizing Rate Reduction 研究人员將(jiang)多头自注意力层推导为一个展开的梯度下降步，以最小化速率降低的有损编码率部分，从而展现了将自注意力层解释为压缩token表征的另(ling)一种解释方法。 MLP via Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithms (ISTA) for Sparse Coding 研究人员展示了在Transformer块中緊(jin)随多头自注意力层后面(mian)的多层感知机可以被解释为（并且(qie)可以被替换为）一个层，该层通过构建(jian)token表征稀疏编码来逐步优化稀疏率降低目标剩(sheng)余(yu)部分。 CRATE 结合上述(shu)理解，研究人员創(chuang)建了一个全新的的白盒Transformer架构CRATE（Coding RAte reduction TransformEr），学习目标函数、深度学习架构和最终学习到的表征都(dou)完全可以用数学解释，其(qi)中每(mei)一层執(zhi)行交替最小化算法（alternating minimization algorithm）的一个步骤，以优化稀疏率降低目标。 可以注意到，CRATE在构建的每个階(jie)段(duan)都選(xuan)擇(ze)了尽可能最简单的构建方式，只(zhi)要新构建的部分保(bao)持相同的概(gai)念(nian)角色(se)，就可以直(zhi)接替换，并获得一个新的白盒架构。 实验部分 研究人员的实验目标不僅(jin)仅是在使用基(ji)本(ben)设计的情(qing)況(kuang)下与其他(ta)精(jing)心(xin)设计的Transformer競(jing)爭(zheng)，還(hai)包括： 1、与通常(chang)仅在端(duan)到端性能上评估(gu)的经验设计的黑盒网络不同，白盒设计的网络可以查看深层架构的內(nei)部，并 验證(zheng)学习网络的层是否(fou)确实执行其设计目标，即对目标进行增量优化。 2、尽管CRATE架构很简单，但实验结果应當(dang) 验证该架构的巨(ju)大潛(qian)力，即可以在大规模真实世界的数据集和任務(wu)上取得与高度工程化Transformer模型相 匹(pi)配(pei)的性能。 模型架构 通过变化token维度、头数和层数，研究人员创建了四(si)个不同规模的CRATE模型，表示为CRATE-Tiny，CRATE-Small，CRATE-Base和CRATE-Large 数据集和优化 文中主要考(kao)慮(lv)ImageNet-1K作为測(ce)试平(ping)臺(tai)，使用Lion优化器来訓(xun)練(lian)具(ju)有不同模型规模的CRATE模型。 同時(shi)还评估了CRATE的遷(qian)移(yi)学习性能：在ImageNet-1K上训练的模型作为預(yu)训练模型，然后在几个常用的下遊(you)数据集（CIFAR10/100、Oxford Flowers、Oxford-IIT-Pets）上对CRATE进行微(wei)調(tiao)。 CRATE的层实现设计目标了嗎(ma)？ 随着层索(suo)引(yin)的增加，可以看到CRATE-Small模型在大多数情况下的压缩和稀疏化項(xiang)都得到了提升(sheng)，最后一层稀疏性度量的增加是由(you)于用于分类的額(e)外(wai)線(xian)性层。 结果表明，CRATE与原(yuan)始(shi)的设计目标非(fei)常契(qi)合：一旦(dan)学习完畢(bi)，基本上通过其层逐漸(jian)学习对表示进行压缩和稀疏化。 在其他规模的CRATE模型以及中间模型檢(jian)查點(dian)上测量压缩和稀疏化项后可以发现，实验结果依然非常一致(zhi)，具有更多层的模型往(wang)往能更有效(xiao)地优化目标，验证了之前(qian)对每个层角色的理解。 性能对比(bi) 通过测量ImageNet-1K上的最高准确率以及在几个廣(guang)泛(fan)使用的下游数据集上的迁移学习性能来研究所(suo)提出的网络的经验性能。 由于设计的架构在注意力块（MSSA）和MLP块（ISTA）中都利用了參(can)数共(gong)享(xiang)，所以CRATE-Base模型（2208萬(wan)）与ViT-Small（2205万）的参数数量相似。 可以看到，在模型参数数量相似的情况下，文中提出的网络实现了与ViT相似的ImageNet-1K和迁移学习性能，但CRATE的设计更简单，可解释性強(qiang)。 此外，在相同的训练超(chao)参数下，CRATE还可以繼(ji)續(xu)扩展，即通过扩大模型的规模不断提高性能，而在ImageNet-1K上直接扩大ViT的规模并不總(zong)是能帶(dai)来一致的性能改(gai)善(shan)。 也就是說(shuo)，CRATE网络尽管简单，但已经可以在大规模的真实世界数据集上学习所需(xu)的压缩和稀疏表示，并在各(ge)种任务（如分类和迁移学习）上取得与更工程化Transformer网络（如ViT）相当的性能。 参考資(zi)料(liao)： https://arxiv.org/abs/2306.01129返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查看更多 責(ze)任编辑：