因为这个分桶过程是随机的，所以Reformer有选择地多次运行这个过程，以减少两个在输入空间很近的向量被随机地放在不同的桶中的可能性。 当所有的事情都做了之后，你就有了一个完全替代标准的多头注意力的方法，它可以与计算完整的注意力矩阵相媲美。 Key / value 协同矩阵中的项除以了一个缩放因子sqrt(hidden_size)，用来消除hidden size这个参数对注意力分布的影响。 对于每个query，我们在所有keys上计算一个softmax，以确保矩阵的每一行和为1—— 确保新的隐藏状态的大小不依赖于序列长度。 最后，我们用我们的注意力矩阵乘以我们的values矩阵，为每个token生成一个新的隐藏表示。 首先我们先回忆一下什么是Hash 函数，一个Hash 函数就是使用一个hash 表，将特定的值映射到不同的桶（bucket）中，使得通常情况下我们可以在 O(1) 的时间复杂度下获得这个值。
- Karie指Reformer的功用超多，這一集主要和我們講解它的兩大好處，分別是鍛練核心肌群和矯正下半身姿勢擺位。
- Pilates reformer最特別的，是有不同重量的彈簧，透過不同的設定，有別於一般的健身器材，它的主要阻力來自彈簧的自然收縮，而非透過重量或氣壓。
- 所以还需要保证不相近的keys 拥有不同的hash value。
- Pilates的好處除了速成腹肌修身，原來更可以改善呼吸及增加性能力！
- 虽然结果是初步的，但在enwiki8上的实验表明，在语言建模任务上，Reformer可以与它的重量级前辈竞争。
- 在2019年夏天，英伟达发布了他们的MegatronLM论文 —— 83亿参数。
- Reformer器材運動強調個人化的課程，從需要復健鍛練、彎腰駝背導致的虎背熊腰、想要雕塑線條的女生…都能依照身體需求設計與調整。
换句话说，我们选择一个随机的向量集合，观察输入向量在每个向量上的投影是正的还是负的，然后使用这个二值向量来表示给定向量的预期存储区。 绿色的正号表示与向量u点积为正的点，而红色的负号表示与向量u点积为负的点。 reformer2025 reformer 方便的是，向量空间的哈希映射确实存在类似的情况，它被称为“局部敏感哈希”(LSH)。 正是基于这种方法，Reformer的论文的作者们希望产生一个transformer的替代方案，以避免使用点积注意力的平方复杂性。 对于我们的transformer中的sub-encoder我们的attention和ffn之间的相连，都需要记忆其中的activations，对于多层以及多个sub-encoder，这将会导致大量的内存消耗。
reformer: Reformer 详解
PURE Yoga五節器械普拉課堂加上額外PURE一個月無限通行證，讓您試盡PURE共22間健身和瑜伽中心，體驗我們的頂級瑜伽和健身團體課程，無限次使用健身中心、泳池、蒸氣和桑拿設施。 在軟墊上進行的Pilates以訓練核心區塊為主，四肢多是作輔助。 器材的訓練能提升身體感受力讓運動效果加倍，也可以鍛鍊身體四肢局部區塊，長期練習Pilates對修身大有幫助。 Pilates reformer機器上的專屬配件，也能提供各種身體姿勢的動作練習，如：躺姿、坐姿、跪姿，需要的核心穩定度、難度也不同。 皮拉提斯的動作設計都有它獨特的功能，訓練的重點不一定在於阻力、速度、或次數的增加，強調的是配合呼吸，達到動作的精準與效率。
只適用於任何提供器械普拉提團體課堂的 PURE Yoga中心使用。 器械普拉提持卡人不能享有任何健身中心通行及不能享用任何健身及瑜伽課堂。 器械普拉提是一種十分講求核心力量的運動， 因此能夠讓人慢慢由核心開始建立力量，同時慢慢幫助身體其他部分建立肌力，連一些日常被忽略的肌肉群也會用得上。
reformer: Pilates Allegro Reformer 核心床
然而，由于每一层的输入都可以很容易地从它的输出中构造出来，我们的内存使用不再随网络中层数的增加而增加。 reformer 一个选择是实现gradient checkpoint来帮助限制我们的内存使用。 reformer2025 允许我们减少内存使用，只存储从正向传递中的关键的激活，剩余的在反向传递中重新计算。 因此，我们可以选择只在key和value投影之前存储隐藏状态，而不是存储key和value，然后第二次重新投影隐藏状态来计算梯度。 使用Reformer对Transformer的改变，可以在单个加速器上对长度为64000的序列进行注意力操作，相比于 MegatronLM和TuringNLP中的1024的上下文长度，形成了鲜明的对比。 PURE Yoga器械普拉提持卡人需前往PURE任何一間中心購買器械普拉提團體課堂，以享PURE持卡人尊屬優惠價購買器械普拉提團體課堂。
但是，相比来说，我们在如何把Transformer架构变的更加高效这件事情上，投入的太少了。 全新推出，非PURE持卡人可成為PURE Yoga器械普拉提持卡人，購買器械普拉提團體課堂時可享PURE持卡人獨有的尊屬優惠。 Pilates reformer是用途較廣、可塑性較強的器械，不論是簡單的伸展至高難度的跳躍動作，也可以在機器上完成，更有效鍛練到身體各個部位。 在《夫婦的世界》中，韓素希飾演教皮拉提斯的老師，就在其中教學生使用Reformer訓練床，能夠矯正姿勢，幫助身體做更深層的伸展。
reformer: 認識皮拉提斯進階版「reformer」！韓星沉迷的【鞦韆桌】、【核心床】又是什麼？對緊實小腹線條更有超強效果
也因為它特殊的立體空間設計，不少高難度的Pilates動作都可以搭配它來使用。 IG上最常看到韓星在做的Cadillac鞦韆桌也是Pilates的器材之一，看似馬戲團的特技表演道具，其實一開始是Pilates先生為臥病在床的復健患者研發的器械。 和reformer一樣，也能提供全身性動作的練習，更特別的是，提供阻力的彈簧，可以懸掛在Cadillac不同的角度，協助動作的訓練。 也由於它特殊的立體空間設計，許多高難度的Pilates動作都可以搭配它來使用。 Pilates reformer最特別的，是有不同重量的彈簧，透過不同的設定，有別於一般的健身器材，它的主要阻力來自彈簧的自然收縮，而非透過重量或氣壓。
Pilates reformer有5個不同重量的彈簧，用家可依不同部位及進度調整，即是每個人的強度變化可以很大，也可以溫和。 Pilates的好處除了速成腹肌修身，原來更可以改善呼吸及增加性能力！ 就像一個嬰兒嘗試在地上爬行的姿勢，盆骨和膝蓋要成一直線，膊頭和手腕亦要成一直線。
reformer: 誰人別適合練習Pilates reformer
課堂使用Pilates家族裡面的中心器材： Reformer核心床，融合一系列高效能Reformer 運動，鞏固運動始創人Joseph reformer reformer Pilates所宣揚的基本原理和動作。 課節教學包括舞蹈編排、音樂、節奏和身體律動，重新教育身體更有動力地活動。 課堂設計概念源自一套全身運動，讓同一套動作能照護到不同程度、不同力量和不同弱點的需要。 學員學習如何結合核心控制、正確呼吸和適當的身體對稱，為自己帶來全面的體適能鍛練，完成流暢而沒有間斷的動作，並在課堂結束時感到精力充沛、力量提升和全面放鬆。 这种看似无关紧要的矩阵乘法正是这种self-attention操作的计算复杂性问题的根源。
reformer: 器械普拉提好處：能建立核心力量
更重要的是，即使我们选择只存储输入的一小部分，存储单个层的激活需要250MB的空间，这意味着我们很难在12GB的GPU上支持超过12个样本的批处理大小。 即使我们已经非常小心地最小化了注意力操作的计算复杂度，我们仍然必须将所有的key和value存储在内存中，更糟糕的是，在训练期间，我们需要缓存激活以计算参数更新。 如果我们将新的LSH注意力块替换为标准的多头注意力，并尝试输入新长度的信息，我们将很快认识到系统中的下一个瓶颈 reformer2025 — 内存复杂性。
reformer: reformer 在英語-中文（繁體）詞典中的翻譯
保存这些输入的意义在于用于back propagation时的参数更新。 器材的訓練能提升身體感受力讓運動效果加倍，也可以鍛鍊身體四肢局部區塊。 除了鍛練Core來練出腹肌馬甲線外，Reformer還能用來矯正我們下半身的姿勢。 例如患有入字腳、八字腳，甚至雙腳不平衡等問題的朋友，就能透過這個動作來改善姿勢和下肢擺位。
reformer: The Reformer
Pilates Reformer在阻力的更換、位子的高低有更多變化，建議選擇3~4人以下的小班課程，讓教練更能針對需求加強或調整，達到最好的學習效益。 其實有Pilates reformer reformer2025 選擇的阻力越輕，有時候越要提升動作難度、也需要更強的控制力；當阻力越重時，反而成為助力，在阻力的幫助下能夠完成你在地皮上練習時完成不到的動作。 位置敏感哈希的注意力和可逆层构成了Reformer的蓝图，非常高兴可以看到基于transformer的结构选择去优化和处理长序列的问题，而不是简单的扩展之前的工作。 有了足够多的桶，这就大大减少了所有的给定的token需要处理的token的数量 —— 在实验中，Reformer的论文运行的模型被配置为使用128块大小的块。 因此，LSH操作将昂贵的key协同矩阵乘法的上下文大小限制为更易于管理的值。
reformer: 矯正下半身姿勢動作2：Seated Leg Pump
有了RevNet架构，我们只需要在内存中存储单层的激活，就可以在训练期间使用更大的批处理大小！ 现在我们不再受训练期间激活的内存占用的限制，我们可以利用LSH注意力块改进时间复杂度。 不幸的是，这使我们的后向传递的成本增加了一倍，因此我们能够支持更大的批处理大小所获得的好处将通过重新计算得到部分缓解。
reformer: 甚麼是Pilates reformer？
它最常用来作为近似最近邻搜索的一种方法，用于近似的重复检测或视觉搜索等应用。 有点令人惊讶的是，尽管他们从注意力模块中移除了一些参数，他们的模型在enwiki8上的性能并没有下降。 如前所述，虽然点积注意力方式非常好用，允许任意的token在我们的上下文中从任何其他的token中聚合信息，这种灵活性是有代价的，一个不幸的O (L²)计算复杂度。 自从最初的”Attention is All You Need”论文在NLP社区掀起了Transformer热潮，似乎我们一直在不懈地追求更大的模型。 在2019年夏天，英伟达发布了他们的MegatronLM论文 reformer2025 —— 83亿参数。