您現在的位置是:首頁 > 標簽 > Transformer
遊戲年終重磅盤點:2022計算機科學6大突破!最快矩陣乘法等榜上有名
運動這一領域“最高榮譽”頒發!中國學者拿下“半壁江山”,超英國13倍!
本次ICCV2021的最佳論文獎(馬爾獎)頒發給了來自中國科學技術大學的劉澤、西安交通大學的林宇桐、微軟亞洲研究院的曹越、胡瀚等研究員共同合作的“Swin Transformer: Hierarchical Vision Transform...
運動Transformer深至1000層還能穩定訓練,微軟實習生一作
事實證明,相較於已有的最佳化方法Post-LN,DeepNet的模型更新幾乎保持恆定:△基於IWSLT-14 De-En翻譯資料集的訓練除此之外,開發者也將DeepNet與NormFormer、ReZero、DS-init等多個Transf...
運動放棄幻想,全面擁抱 Transformer:自然語言處理三大特徵抽取器(CNNRNNTF)比較(上篇)
偏師之將 CNN:刺激戰場絕地求生在一年多前,CNN 是自然語言處理中除了 RNN 外最常見的深度學習模型,這裡介紹下 CNN 特徵抽取器,會比 RNN 說得詳細些,主要考慮到大家對它的熟悉程度可能沒有 RNN 那麼高...
藝術超越Swin Transformer!谷歌提出了收斂更快、魯棒性更強、效能更強的NesT
在每個影象塊內,我們簡單堆疊多個transformer層,每個層包含一個多頭自注意力(MSA)後接全連線層與跳過連線、LayerNorm(LN),可訓練的位置嵌入向量將倍加到所有序列向量中以編碼空間位置資訊:給定輸入,由於NesT同層塊的參...
運動CVPR2021|SETR: 使用 Transformer 從序列到序列的角度重新思考語義分割
這種單獨的transformer編碼器將輸入影象視為由學習的補丁嵌入表示的影象補丁序列,並使用全域性自注意力模型轉換該序列以進行判別特徵表示學習...
藝術自注意力真的是Transformer的必殺技嗎?MSRA否認三連,並反手給你扔來一個sMLPNet
儘管所提sMLPNet屬於MLP類模型,但其具有與Swin Transformer相當甚至更優的效能...
遊戲3行程式碼就能視覺化Transformer的奧義
當然,你也可以將RASP認為是一種Transformer結構的計算方法:將Transformer網路的技術細節抽象而出,使其支援符號化程式,然後“編譯”到Transformer硬體上,再定義一系列的注意力和多層感知器操作...
農業電氣工程專業英語詞彙表,人手一份的行貨
藝術歸納偏置多餘了?靠“資料堆砌”火拼Transformer,MLP架構可有勝算?
然而,谷歌最近推出的MLP-Mixer模型表明,在不使用卷積和自注意力的情況下,僅基於多層感知機,也能在影象分類任務中達到了與Transformer和CNN相當的效能...
藝術你真的理解Transformer背後的秘密了嗎?
簡單說:提出了一種理解自注意力網路的新方法實驗證明:在沒有跳過連線(殘差連線)和多層感知機(MLP)架構的情況下,自注意力網路的表達能力隨深度增加而呈雙指數形式衰減,或者網路輸出以立方速率收斂到秩為1的矩陣,即輸出退化...
遊戲這篇論文讓你無懼梯度消失或爆炸,輕鬆訓練一萬層神經網路
現在,加州大學聖迭戈分校的研究者提出了一種名為 ReZero 的神經網路結構改進方法,並使用 ReZero 訓練了具有一萬層的全連線網路,以及首次訓練了超過 100 層的 Tansformer,效果都十分驚豔...
娛樂ACL2020| 模型壓縮25倍,MIT韓松組提出高效適配不同硬體的HAT模型
農業2021機器學習研究風向是啥?MLPCNNTransformerMLP!
現在他又按照這個思路寫了一篇,針對視覺 MLP 模型 MLP-Mixer 需要大量資料集訓練的難題提出了 ResMLP 模型,透過殘差結構和蒸餾操作實現了僅僅使用 ImageNet 資料集就能達到很強的效能...