arXiv 论文用 KAN 非线性分解压缩词嵌入层
原文标题：A KAN-based Non-linear Factorization for Embedding Layer Compression
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针对低秩分解压缩嵌入层时线性瓶颈限制表达能力的问题，论文借鉴 Kolmogorov Arnold Networks 范式，在压缩嵌入层中引入可学习非线性投影。作者将压缩层集成进 Skip-gram，在词类比与语义相似度基准上与低秩基线对比，并提出从预训练嵌入初始化的策略。结果显示非线性投影可缓解线性瓶颈，在固定维度下得到更忠实的压缩嵌入。
- 问题
- 低秩分解压缩词嵌入层时，线性瓶颈限制了表达能力。
- 方法
- 借鉴 KAN，在压缩嵌入层内加入可学习的一元非线性投影，替代固定线性变换，并接入 Skip-gram。
- 结果
- 在 Word Analogy 与 Semantic Similarity 基准上，在参数量相同的条件下与低秩基线对比，未给出具体提升数字。
- 影响
- 为嵌入层压缩提供了非线性替代方案，在相同参数预算下可能获得更忠实的词向量，适合关注模型体积与部署成本的工程师。
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