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Title FasterViT Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention Paper https arxiv org pdf 2306 06189 pdf Code https
网络架构
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架构
“新卷王”X-volution
编辑 Happy 首发 AIWalker 在本文中 华为上交 华为海思提出了一种集成卷积与自注意力的Xvolution 它将卷积与自注意力进行了集成 同时利用卷积的局部特征提取能力与自注意力的全局建模能力 更重要的是 它通过结构重参数化机制
网络架构
深度学习
梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、Mini-batch Gradient Descent、带Mini-batch的SGD
一 回归函数及目标函数 以均方误差作为目标函数 损失函数 目的是使其值最小化 用于优化上式 二 优化方式 Gradient Descent 1 最速梯度下降法 也叫批量梯度下降法Batch Gradient Descent BSD a 对目
网络架构
神经网络
梯度下降
随机梯度下降
视觉架构大一统!港中文通过统一视角Container对Transformer, 深度卷积以及MLP-Mixer进行了大一统
编辑 Happy 首发 AIWalker 前段时间MLP Mixer提出后 引发了视觉架构圈的一篇轰动 包含但不限于以下几篇文章 重参数宇宙 再添新成员 RepMLP 清华大学 旷视科技提出将重参数卷积嵌入到全连接层 新坑 谷歌提出MLP
深度学习
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