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標(biāo)簽 > transformer
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無(wú)殘差連接或歸一化層,也能成功訓(xùn)練深度transformer
殘差架構(gòu)是最流行和成功的,最初是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的背景下開(kāi)發(fā)的,后來(lái)自注意力網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了無(wú)處不在的 transformer 架構(gòu)。殘差架構(gòu)之所以...
2022-12-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformerdnn 732 0
全球首個(gè)面向遙感任務(wù)設(shè)計(jì)的億級(jí)視覺(jué)Transformer大模型
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),為了更好地應(yīng)對(duì)遙感圖像所具有的大尺寸特性以及圖像中的目標(biāo)物體的朝向任意性,我們提出了一種新的旋轉(zhuǎn)可變尺寸窗口的注意力(Rotated Vari...
2022-12-09 標(biāo)簽:視覺(jué)數(shù)據(jù)集Transformer 741 0
如何打造BEV + Transformer的技術(shù)架構(gòu)?
這個(gè)架構(gòu)的輸入,是多個(gè)相機(jī)拍攝的圖像,輸出則是自動(dòng)駕駛的一系列任務(wù),當(dāng)中包含了動(dòng)態(tài)障礙物的檢測(cè)和預(yù)測(cè),靜態(tài)場(chǎng)景的理解,以及這兩個(gè)基礎(chǔ)之上的一系列下游規(guī)控任務(wù)。
2022-11-18 標(biāo)簽:嵌入式自動(dòng)駕駛Transformer 6190 0
深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享:Transformer
在過(guò)去的幾年中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動(dòng)了模式識(shí)別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴(yán)重依賴于手工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)(如目標(biāo)檢測(cè)、機(jī)器翻譯和語(yǔ)音識(shí)別),...
2022-09-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 1356 0
首次推導(dǎo)出不同歸納偏置和模型架構(gòu)的標(biāo)度律。研究者發(fā)現(xiàn)這個(gè)標(biāo)度系數(shù)在不同的模型中有很大的不同,并指出這是模型開(kāi)發(fā)中的一個(gè)重要考慮因素。事實(shí)證明,在他們考慮...
2022-09-05 標(biāo)簽:谷歌模型Transformer 746 0
在以ERP格式作為輸入的前提下會(huì)有兩種劃分patch的方法:(1)直接等間距劃分patch;(2)將球面全景圖投影成重疊的perspective視口自然...
2022-08-31 標(biāo)簽:框架數(shù)據(jù)集Transformer 1152 0
Transformer模型結(jié)構(gòu),訓(xùn)練過(guò)程
所以我們?yōu)榇宋恼聦?xiě)了篇注解文檔,并給出了一行行實(shí)現(xiàn)的Transformer的代碼。本文檔刪除了原文的一些章節(jié)并進(jìn)行了重新排序,并在整個(gè)文章中加入了相應(yīng)的...
2022-06-20 標(biāo)簽:代碼Transformerpytorch 3847 0
領(lǐng)域遷移一種簡(jiǎn)單而有效的方法Alter
如圖2所示,Transformer模型一般由輸入嵌入層、輸出層和若干結(jié)構(gòu)相同的Transformer層堆疊組成。更具體地,每層由一個(gè)多頭自注意力模塊和前...
2022-04-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集Transformer 1747 0
用于語(yǔ)言和視覺(jué)處理的高效 Transformer能在多種語(yǔ)言和視覺(jué)任務(wù)中帶來(lái)優(yōu)異效果
白皮書(shū)《Transformer-LS:用于語(yǔ)言和視覺(jué)處理的高效 Transformer》中提出了“長(zhǎng)-短 Transformer” (Transform...
2021-12-28 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)Transformer 1564
Transformer的復(fù)雜度和高效設(shè)計(jì)及Transformer的應(yīng)用
來(lái)自:AI部落聯(lián)盟 前言 這次我們總結(jié)一下ACL2021中的Transformers,看看2021年了,NLPer在如何使用、應(yīng)用、改進(jìn)、分析Trans...
2021-09-01 標(biāo)簽:ACLTransformernlp 6309 0
21個(gè)Transformer面試題的簡(jiǎn)單回答
請(qǐng)求和鍵值初始為不同的權(quán)重是為了解決可能輸入句長(zhǎng)與輸出句長(zhǎng)不一致的問(wèn)題。并且假如QK維度一致,如果不用Q,直接拿K和K點(diǎn)乘的話,你會(huì)發(fā)現(xiàn)attentio...
2021-04-15 標(biāo)簽:編碼器矩陣Transformer 7504 0
詳解一種簡(jiǎn)單而有效的Transformer提升技術(shù)
近些年,Transformer[1]逐漸成為了自然語(yǔ)言處理中的主流結(jié)構(gòu)。為了進(jìn)一步提升Transformer的性能,一些工作通過(guò)引入額外的結(jié)構(gòu)或知識(shí)來(lái)提...
2021-04-09 標(biāo)簽:DropoutTransformer自然語(yǔ)言處理 6743 0
將線性Transformer作為快速權(quán)重系統(tǒng)進(jìn)行分析和改進(jìn)
受過(guò)去對(duì)快速權(quán)重研究的啟發(fā),研究者建議用產(chǎn)生這種行為的替代規(guī)則替換更新規(guī)則。此外,該研究還提出了一個(gè)新的核函數(shù)來(lái)線性化注意力,平衡簡(jiǎn)單性和有效性。他們進(jìn)...
2021-03-31 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)Transformer 1852 0
Transformer模型的多模態(tài)學(xué)習(xí)應(yīng)用
隨著Transformer在視覺(jué)中的崛起,Transformer在多模態(tài)中應(yīng)用也是合情合理的事情,甚至以后可能會(huì)有更多的類似的paper。
2021-03-25 標(biāo)簽:視覺(jué)paperTransformer 1.1萬(wàn) 0
基于Transformer結(jié)構(gòu)的各類語(yǔ)言模型(Bert基于其encoder,Gpt-2基于其decoder)早已經(jīng)在各類NLP任務(wù)上大放異彩,面對(duì)讓人眼...
2021-03-08 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)Transformer 4424 0
從淺入深學(xué)習(xí)Transformer的資料匯總
Transformers 加速了自然語(yǔ)言處理(NLP)任務(wù)的新技術(shù)和模型的發(fā)展。雖然它主要用于NLP任務(wù),但現(xiàn)在它被大量應(yīng)用于處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。這使它...
2021-03-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Transformer自然語(yǔ)言處理 2250 0
嵌入式快訊:M1808 AI 核心板和基于Transformer的車道線檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:本期為 AI 嵌入式簡(jiǎn)報(bào): 今日推送干貨多多,為關(guān)注嵌入式AI的你量身定制~ 1. 澎峰科技CEO張先軼詳解利用AI開(kāi)發(fā)板實(shí)現(xiàn)面向無(wú)人機(jī)的嵌入式視...
當(dāng)我們?cè)诜g軟件上輸入 Transformer is a novel neural network architecture based on a se...
2020-11-06 標(biāo)簽:谷歌Transformer自然語(yǔ)言 1574 0
自監(jiān)督學(xué)習(xí)與Transformer相關(guān)論文
導(dǎo)讀 國(guó)際表示學(xué)習(xí)大會(huì)(TheInternationalConference onLearningRepresentations)是致力于人工智能領(lǐng)域發(fā)...
2020-11-02 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)Transformer 2682 0
使用知識(shí)圖譜作為輸入的表征,研究一個(gè)端到端的graph-to-text生成系統(tǒng)
graph-to-text的一個(gè)重要任務(wù)是從 Abstract Meaning Representation (AMR) graph生成內(nèi)容,其中圖...
2020-08-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集Transformer知識(shí)圖譜 3976 0
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