| 第53行: |
第53行: |
| | | | |
| | * '''LayerNorm''' | | * '''LayerNorm''' |
| | + | LayerNorm 的标准定义如下: |
| | | | |
| | + | :<math>\text{LayerNorm}(x) = \frac{x - \mu}{\sqrt{\sigma^2 + \epsilon}} \cdot \gamma + \beta</math> |
| | + | |
| | + | 其中: |
| | + | |
| | + | <math>x \in \mathbb{R}^d</math>:输入向量 |
| | + | |
| | + | <math>\mu = \frac{1}{d} \sum_{i=1}^{d} x_i</math>:均值 |
| | + | |
| | + | <math>\sigma^2 = \frac{1}{d} \sum_{i=1}^{d} (x_i - \mu)^2</math>:方差 |
| | + | |
| | + | <math>\epsilon</math>:小常数,防止除零 |
| | + | |
| | + | <math>\gamma, \beta</math>:可学习的缩放和平移参数 |
| | + | |
| | + | LayerNorm 通常作用于每个时间步的输入向量 <math>x_t</math>,即: |
| | + | |
| | + | :<math>\tilde{x}_t = \text{LayerNorm}(x_t)</math> |
| | + | |
| | + | 然后将 <math>\tilde{x}_t</math> 用于后续的 TimeMix 操作,如: |
| | + | |
| | + | :<math>k_t = W_k \cdot \left(\tilde{x}t \cdot (1 - w{\text{mixk}}) + \tilde{x}{t-1} \cdot w{\text{mixk}}\right)</math> |
| | * '''TimeMix''' | | * '''TimeMix''' |
| | TimeMix 的核心计算过程如下: | | TimeMix 的核心计算过程如下: |