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transformer中layer normalization详解
2015年batch normalization提出 2016年的layer normalization 这是在论文中截的图 箭头指向的青色线代表加了layer normalization的模型 收敛速度最快 layer normaliza
Transformer
Deep Learning
深度学习
自然语言处理
论文阅读——Aspect Sentiment Quad Prediction as Paraphrase Generation
Aspect Sentiment Quad Prediction as Paraphrase Generation Abstract 现有的研究通常考虑对部分情绪要素的检测 而不是一次预测四个要素 本文引入了方面情感四元预测任务 ASQP
Transformer
深度学习
自然语言处理
使用 PyTorch 对自定义数据集进行二分类(基于Vision Transformer)
内容 简短描述 ViT 的简短描述 编码部分 使用 ViT 对自定义数据集进行二分类 附录 ViT hypermeters 解释 简短描述 视觉转换器是深度学习领域中流行的转换器之一 在视觉转换器出现之前 我们不得不在计算机视觉中使用卷积神
cv
Pytorch
分类
Transformer
【Transformer系列(4)】Transformer模型结构超详细解读
前言 前一篇我们一起读了Transformer的论文 Attention Is All You Need 不知道大家是否真的理解这个传说中的神 反正俺是没有 这两天我又看了一些视频讲解 感谢各位大佬的解读 让我通透了不少 这篇文章就和大家分
Transformer
深度学习
目标检测
计算机视觉
自然语言处理
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners Author Unit Facebook AI Research FAIR Authors Kaiming He
vision transformer
Transformer
计算机视觉
人工智能
深度学习
强化学习领域有哪些最热门和最有前途的研究课题
文章目录 写在前面 问题 回答 写在后面 写在前面 最近几年来 强化学习应该是人工智能领域相当热门的领域 但是 对于刚入门的学生来说 看了一些基础的课程资料 花了很长时间掌握了基本的算法 也做了一些自己领域的应用 但是对于这个领域的热门方向
强化学习
人工智能
Transformer
算法
Pseudo-Q: Generating Pseudo Language Queries for Visual Grounding, 2022 CVPR
本文内容仅代表个人理解 如有错误 欢迎指正 1 Problem Background Information 1 1 Problem 目前 人们基本上都采用基于深度学习的方法来解决Visual grounding任务 不论是全监督学习还是弱
读读论文
人工智能
计算机视觉
Paper
Transformer
GPT系列模型
Transformer发展 之 GPT系列模型结构 我按照Transformer的发展路线来学习入门 Transformer BERT GPT DETR ViT Swin ViT DeiT 上一篇写了Transformer 听了李宏毅和李沐
Transformer
深度学习
自然语言处理
【Transformer架构】Transformers are RNNs (linear transformer)
原始题目 Transformers are RNNs Fast Autoregressive Transformers with Linear Attention 中文翻译 Transformers 是RNNs 带线性Attention的快
论文阅读
神经网络架构
Transformer
RT-DETR:《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》
概述 基于Transformer的端到端检测器 DETR 的高计算成本问题尚未得到有效解决 这限制了它们的实际应用 并使它们无法充分利用无后处理的好处 如非最大值抑制 NMS 本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响 并建立
读论文
Transformer
目标检测
《Vision Transformers: State of the Art and Research Challenges》论文翻译阅读
作者 Bo Kai Ruan Hong Han Shuai Wen Huang Cheng 概要 Transforme在自然语言处理中取得了巨大的成功 由于Transformer的自注意机制具有强大的能力 研究人员开发vision tran
深度学习
计算机视觉
人工智能
Transformer
机器学习
OpenAI首席科学家最新访谈:对模型创业两点建议、安全与对齐、Transformer够好吗?...
导读 OpenAI首席科学家Ilya Sutskever最近和他的朋友Sven Strohband进行了一次简短的对话 访谈中主要提及了以下几个问题 对深度学习的信仰 对AGI的畅想 Transformer够不够好 让人震惊的涌现能力 安全
Transformer
深度学习
人工智能
<<视觉Transformer>>2021:Bottleneck Transformers for Visual Recognition
本专栏只研究vision Transformer的原理 对实验不做过多研究 目录 摘要 一 介绍 二 相关工作 三 方法 四 实验 五 结论 摘要 我们提出了BoTNet 这是一个概念简单但功能强大的主干架构 它将自注意结合到多个计算机视觉
vision transformer
Transformer
人工智能
深度学习
计算机视觉
Vision Transformer综述 总篇
Vision Transformer综述 1 Transformer简介 2 Transformer组成 2 1 Self Attention Multi Head Attention 多头注意力 2 2 Transformer的其他关键概
Transformer
深度学习
自然语言处理
CeiT阅读笔记
CeiT Incorporating Convolution Designs into Visual Transformer 纯Transformer架构通常需要大量的训练数据和额外的监督才能获得与卷积神经网络CNNs相当的性能 为了克服这
Transformer
人工智能
FLASH:一种高效的Transformer设计
背景 近年来 Transformer凭借其优秀的设计 在文本 图像 语音等方向大杀四方 但是由于其attention的二次复杂度限制了其在长序列上的应用 本文提出了一种快 速度快 省 省显存 的模型FLASH Fast Linear Att
NLP论文阅读
Transformer
深度学习
人工智能
ACL2022 用于开放域问答的复制增强生成模型 A Copy-Augmented Generative Model for Open-Domain QuestionAnswering
第一遍 标题 摘要 结论 可以看一看方法和实验部分重要的图和表 这样可以花费十几分钟时间了解到论文是否适合你的研究方向 第二遍 确定论文值得读之后 可以快速的把整个论文过一遍 不需要知道所有的细节 需要了解重要的图和表 知道每一个部分在干什
论文
QA专栏
自然语言处理
Transformer
人工智能
Swin-Transformer分类源码(已跑通colab)
以下是本文参考的博客 大家有需要可以参考一下 1 Swin Transformer分割源码 已跑通 2 Swin Transformer分类源码 已跑通 3 swin transformer理解要点 一 概要 最近swin transfor
深度学习
Transformer
计算机视觉
nn.LayerNorm的实现及原理
LayerNorm 在transformer中一般采用LayerNorm LayerNorm也是归一化的一种方法 与BatchNorm不同的是它是对每单个batch进行的归一化 而batchnorm是对所有batch一起进行归一化的 y x
Pytorch
Transformer
深度学习
论文阅读笔记4——MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with TRansformer(利用Transformer进行多目标跟踪)
首个完全基于端到端 Transformer 的多目标追踪模型 21年5月上传到arxiv上 论文 论文 代码 代码 space 1 Abstract 摘要大概由两部分组成 一是过去启发式算法的缺陷 二是MOTR的基本思路 他说MOT问题的关
mot
多目标跟踪
Machine Learning
目标跟踪
Transformer
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