Transformer 网络
Vision Transformers看到的东西是和卷积神经网络一样的吗？
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 AI公园 授权复制作者：Mengliu Zhao 编译：ronghuaiyang 导读这是对论文《Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks》的一篇解读。Vision Transformer (ViT)自发布以来获得了巨大的人气，并显示出了比基于CNN的模型(如Re
日期 2023-06-12 10:48:40
Transformer 网络
Transformer从整体框架来讲，Transformer其实就是encode-decode框架，即就是编码解码。只不过在编码和解码的内部比较复杂，经过了多次复杂计算。比如说，encode编码阶段，其内部整体框架如图所示。在图上可以看出，首先输入所有的向量，然后经过多次block的计算，最终得到相同数量的输出结果向量。其中每个block内部包含一层自注意力机制、一层全连接层。同样，在自注意力机
日期 2023-06-12 10:48:40Hist2ST：联合Transformer和图神经网络从组织学图像中进行空间转录组学预测
近日《Briefings in Bioinformatics》发表了一种空间信息引导的深度学习方法：Hist2ST，用于从全载玻片图像(WSIs)进行空间转录组预测。Hist2ST是什么？此前虽然已经开发了几种利用组织学图像预测基因表达的方法，但它们并没有同时包括2D视觉特征和空间相关性，从而限制了它们的性能。基于此，研究人员开发了Hist2ST，一种基于深度学习的模型，使用组织学图像预测RNA-
日期 2023-06-12 10:48:40NeurIPS 2022 | Meta 提出二值transformer网络BiT，刷新NLP网络压缩极限
机器之心专栏机器之心编辑部来自 Meta 和北京大学的研究者在 BERT 模型上验证了二值化 transformer 的可行性。 神经网络压缩一直被视为机器学习模型从实验室走向工业应用中的不可或缺的一步，而量化 (quantization) 又是神经网络压缩中最常用的方法之一。今天这篇 NeurIPS 论文 BiT 从实验和理论验证了极端压缩情况下的 1-bit 的 BERT 网络也能在自然语言处
日期 2023-06-12 10:48:40![[IJCAI | 论文简读] 基于Transformer的目标增强生成对抗网络生成所需分子](/scriptcss/images/96.png)
[IJCAI | 论文简读] 基于Transformer的目标增强生成对抗网络生成所需分子
简读分享 | 王宇哲 编辑 | 乔剑博论文题目Transformer-based Objective-reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules论文摘要序列结构数据的深层生成模型在药物发现中引起了广泛关注。然而，这种模型不能从序列表示中完全提取分子的语义特征。此外，模式坍塌减少了生成分子的多样性。本
日期 2023-06-12 10:48:40用于变化检测的 Transformer 孪生网络
来源：https://arxiv.org/abs/2201.01293 代码地址：https://github.com/wgcban/ChangeFormer 作者：Wele Gedara Chaminda Bandara, Vishal M. Patel 内容整理：陈梓煜 本文提出了一种基于 Transformer 的孪生网络架构 ChangeFormer，用于对一对配准的遥感图像进行变化检测（
日期 2023-06-12 10:48:40
10行代码搞定图Transformer，图神经网络框架DGL迎来1.0版本
机器之心报道机器之心编辑部让所有人都能快速使用图机器学习。2019 年，纽约大学、亚马逊云科技联手推出图神经网络框架 DGL (Deep Graph Library)。如今 DGL 1.0 正式发布！DGL 1.0 总结了过去三年学术界或工业界对图深度学习和图神经网络（GNN）技术的各类需求。从最先进模型的学术研究到将 GNN 扩展到工业级应用，DGL 1.0 为所有用户提供全面且易用的解决方案，
日期 2023-06-12 10:48:40革新Transformer！清华大学提出全新Autoformer骨干网络
来源：深度学习技术前沿 本文约2500字，建议阅读9分钟 全新Autoformer骨干网络，长时序预测达到SOTA！复制 [ 导读 ]近日，清华大学软件学院机器学习实验室另辟蹊径，基于随机过程经典理论，提出全新Autoformer架构，包括深度分解架构及全新自相关机制，长序预测性能平均提升38%。尽可能延长预测时效是时序预测的核心难题，对于能源、交通、经济的长期规划，气象灾害、疾病的早期预警等具有
日期 2023-06-12 10:48:40机器学习笔记 - 使用TensorFlow的Spatial Transformer网络
一、概述 对于机器学习模型，会考虑完整的像素方向，而不仅仅是数字。毕竟，机器学习模型是矩阵。因此，这些权重矩阵的值是根据输入数据的完整像素方向形成的。 比如下面两个图像，对于没有旋转的数字，CNN预测正
日期 2023-06-12 10:48:40[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.21]CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要
日期 2023-06-12 10:48:40NLP之Transformer：Transformer架构详解之Encoder(位置编码/多头注意力/Position-Wise前馈网络/层归一化)、Decoder(Masked多头注意力)之详细攻略
NLP之Transformer：Transformer架构详解之Encoder(Positional Encoding/Multi-Head Attention/Position-Wise Feed-Forward Network/Layer Normalization)、Decoder(Masked Multi-Head Attention)之
日期 2023-06-12 10:48:40NLP之Transformer：Transformer架构详解之Encoder(位置编码/多头注意力/Position-Wise前馈网络/层归一化)、Decoder(Masked多头注意力)之详细攻略
NLP之Transformer：Transformer架构详解之Encoder(Positional Encoding/Multi-Head Attention/Position-Wise Feed-Forward Network/Layer Normalization)、Decoder(Masked Multi-Head Attention)之
日期 2023-06-12 10:48:40消除视觉Transformer与卷积神经网络在小数据集上的差距
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络在小
日期 2023-06-12 10:48:40【AI人工智能】理解 Transformer 神经网络中的自注意力机制（Self Attention）
目录 前言 Introduction To Neural Attention 神经注意力简介 Recurrent Neural Networks 循环神经网络 Long Short Term Memory Networks 长短期记忆网络
日期 2023-06-12 10:48:40【人工智能 AI】Transformer 神经网络模型的实现原理
写一篇介绍 Transformer 神经网络模型的实现原理的论文，题目叫《 Transformer 神经网络模型的实现原理》，细化到3级目录，不少于2500字。用markdown格式输出。 Transformer
日期 2023-06-12 10:48:40Swin-Transformer网络结构详解
文章目录 0 前言1 网络整体框架2 Patch Merging详解3 W-MSA详解MSA模块计算量W-MSA模块计算量 4 SW-MSA详解5 Relative Position Bias详解6 模型
日期 2023-06-12 10:48:40