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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.1
- 수록면
- 83 - 91 (9page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2025.28.1.083
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We propose the Perceiver Element-wise Transformer (PET), a novel model that combines the latent space and cross-attention mechanisms of Perceiver IO with the Attention-Free Transformer (AFT) to enhance computational efficiency and memory usage. The Perceiver IO effectively manages large-scale input data, while the AFT replaces the traditional dot-product operation with element-wise multiplication, significantly reducing computational complexity and memory consumption. Our experiments, conducted in complex robotic control environments, demonstrate that PET reduces computation time by 11%, achieves lower loss values, and improves overall test scores. These findings validate the superior performance of our proposed model in terms of both generalization and resource efficiency. Overall, the results suggest that PET is a promising solution for large-scale machine learning tasks, advancing the capabilities of the Transformer architecture.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. Perceiver IO와 Attention-Free Transformer
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
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