FNet使用傅立叶变换来实现token内部和外部的信息交互，傅里叶变换生成的每个元素，都是原始序列中所有token信息的融合，这也是实现信息交互的一种方式。

2021年5月9日 · At longer input lengths, our FNet model is significantly faster: when compared to the "efficient" Transformers on the Long Range Arena benchmark, FNet matches the accuracy of the most accurate models, while outpacing the fastest models across all sequence lengths on GPUs (and across relatively shorter lengths on TPUs).

FFTNet 和 FNet 都是基于 FFT 的序列建模模型，但它们之间有以下几个主要区别： 自适应性 ：FNet 使用固定的傅里叶变换，缺乏对输入序列的自适应能力。 而 FFTNet 使用自适应谱滤波，可以根据输入序列的特点动态地调整滤波器参数。

2022年2月19日 · 本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换，来“混合”输入令牌，...

基于 PaddlePaddle 复现FNet 论文：FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms 复现具体流程： https:// github.com/HJHGJGHHG/Pa ddle-FNet 一、Motivation

FNet(hybrid)在牺牲少量性能的基础上实现了令人吃惊的加速效果，主要归功于使用傅里叶变换在频域和时域(线性层可以看作对时域进行建模)中交替进行特征提取，并且傅里叶子层不需要可学习参数，相比于self attenion可以大大节省内存占用和计算量。

The FNet model was proposed in FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms by James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon. The model replaces the self-attention layer in a BERT model with a fourier transform which returns only the real parts of the transform.

2023年2月24日 · 本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换，来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新 ...

2023年12月20日 · fNet 简介 基于netty的内外网穿透工具（V1.0版本）。 fNet包含两部分服务，outer server 和 inner server。 outer server需要部署在具有公网IP的服务器上。 inner server服务需要部署在没有公网IP的设备上。

2021年12月1日 · 论文复现赛第五期：FNet——使用傅里叶变换替代自注意力层以实现token信息混合。 承载论文：FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms 2021-12-01 16:45:10