Attention增强的卷积网络 / 开普饭

阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货转载自:量子位当Transformer遇上3D点云,效果会怎么样? 一个是当下最热门的模型(NLP.图像领域表现都不错),另一个是自动驾驶领 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2101.11605 项目链接:https://github.com/lucidrains/bottleneck-transfor ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文是谷歌团队Transformer的一作Ashish Vaswani 又一篇以一作身份发表的论文,也是今年CVPR的Oral文章.作者提出了HaloNet,并在 ...

来源:AI科技评论本文介绍了来自牛津.清华的多位学者关于MLP的多篇论文. 5月4日,谷歌团队在arXiv上提交了一篇论文<MLP-Mixer: An all-MLP Architecture ...

自从引入网络以来,深度学习中的注意力机制在机器翻译和社区中广受欢迎.然而,在计算机视觉中,卷积神经网络 (CNN) 仍然是常态,自注意力才刚刚开始慢慢渗透到研究的主体中,要么补充现有的架构,要么完全 ...

本篇介绍在NLP中各项任务及模型中引入相当广泛的Attention机制.在Transformer中,最重要的特点也是Attention.首先详细介绍其由来,然后具体介绍了其编解码结构的引入和原理,最后 ...

新智元报道来源:arXiv 编辑:LRS [新智元导读]Transformer模型好是好,可惜太慢了!最近一位清华大神在arxiv上传了一篇论文,提出新模型Fastformer,线性时间复杂度,训练 ...

作者丨Happy 审稿|邓富城编辑丨极市平台极市导读一直以来,Transformer的性能距离最佳的CNN仍存在差距,而今天由颜水成团队开源的新秀VOLO打破了这一宿命,成为了ImageNet数 ...

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EVS34圆桌论坛议程:动力电池技术 EVS34圆桌论坛议程:燃料电池商用车发展趋势 EVS34主题论坛议程:智能充换电.充换电基础设施及车网互动 EVS34圆桌论坛议程:下一代电力电子(SiC) E ...

重磅干货,第一时间送达小黑导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小黑决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

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详情信息如下: 作者信息:Wei Xiong, Xiuhong Jia, Dichun Yang, Meihui Ai, Lirong Li, Song Wang 单位信息:湖北工业大学电气与电子工程 ...

几何深度学习是一个非常令人兴奋的新领域,但它的数学正在慢慢地进入代数拓扑和理论物理领域. 本文使用规范理论的语言,它处于物理学中任何喜欢同时使用'量子'和'场'这两个词的中心.它有望直观地理解规范理论 ...

T-MGCN时间多图卷积网络用于交通流预测 1.文章信息 <Temporal Multi-Graph Convolutional Network for Traffic Flow Predict ...

图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题,也是图像检测.图像分割.物体跟踪.行为分析等其他高层视觉任务的基础.图像分类在很多领域有广泛应用,包括安防领域的人脸识 ...

" 横看成岭侧成峰,远近高低各不同. 不识庐山真面目,只缘身在此山中." 开头一首诗,很装啊!老铁我们都知道各种卷积网络提取特征什么鬼的,好像很吊的样子. 那到底提取处理的会 ...

" 记录一下去年12月份实验室的一个工作:模型的剪枝压缩,虽然模型是基于yolov3的魔改,但是剪枝的对象还是CBL层(即Conv Layer + BN Layer + LeakyReLU ...

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