深度分析 深層 Transformer 的自適應貝葉斯推論與功能向量機制 本研究將深層transformer視為受通信、局部與深度限制的平均場互動系統,提出利用層間功能向量進行自適應推論,並在具層級結構的線性回歸任務中證實,深度與MLP區塊的結合能顯著降低預測誤差功能向量作為上下文的緊湊摘要,使查詢能在單次前向傳播即獲得最佳後驗分布。
貝葉斯推論 貝葉斯變分推論於語音脈衝神經網路的不確定性量化與損失景觀平滑化 研究聚焦於語音脈衝神經網路的貝葉斯推論。採用變分線上牛頓法平滑損失景觀,並在兩個語音資料集驗證。結果顯示負對數概似與 Brier 分數皆有改善,提升模型可靠性。