EulerFormerの適応的回転メカニズムをより洗練させ、意味的差異と位置的差異の統合をより効果的に行う方法はないか。
EulerFormerの適応的回転メカニズムを洗練させ、意味的差異と位置的差異の統合をより効果的に行う方法として、以下のアプローチが考えられます。
動的な重み付け: 適応的回転メカニズムにおいて、意味的差異と位置的差異の重み付けを動的に調整する機構を導入します。これにより、異なるコンテキストに適応した統合が可能となります。
学習可能なパラメータ: 適応的回転メカニズムに学習可能なパラメータを導入し、意味的差異と位置的差異の統合をより柔軟に調整します。モデルがデータに基づいて最適な統合を学習することができます。
畳み込みニューラルネットワークの組み込み: 適応的回転メカニズムに畳み込みニューラルネットワークを組み込み、意味的差異と位置的差異をより複雑な関係で統合します。これにより、より高度な統合が可能となります。