谷歌大脑Quoc发布Primer，从操作原语搜索高效Transformer变体 / 开普饭

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

0 写在前面在本文中,作者提出了一个并行设计的双向连接MobileNet和Transformer的结构Mobile-Former.这种结构利用了MobileNet在局部信息处理和Transforme ...

机器之心报道自 2017 年 6 月谷歌发布论文<Attention is All You Need>后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜.在诞生至今仅仅 ...

CNN 通过堆叠更多的卷积层来提高性能,而 transformer 在层次更深时会很快进入饱和.基于此,来自新加坡国立大学和字节跳动 AI Lab 的研究者引入了 Re-attention 机制,以很 ...

点击加载图片人工智能的自然语言理解技术在2020年进步很快,可以说是进一大步,因为基于Transformer模型的OpenAI GPT3模型(没错,是一种型号,前面还有GPT2)的原因. 话说202 ...

阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货在机器学习领域里,Dropout 是一个较为重要的方法,其可以暂时丢弃一部分神经元及其连接,进而防止过拟合,同时指数级.高效地连接不同网络架构 ...

来自:专知摘要 Transformers 在自然语言处理.计算机视觉和音频处理等许多人工智能领域都取得了巨大的成功.因此,自然会引起学术界和工业界研究人员的极大兴趣.到目前为止,各种各样的Trans ...

报告嘉宾:邱锡鹏 (复旦大学) 报告题目:A Tutorial of Transformers 报告摘要: 本报告主要介绍Transformer模型以及变体,主要涵盖两部分内容:1)Transform ...

来源:量子位(QbitAI) 2017年,一句Attention Is All You Need引爆了整个NLP圈,甚至在近些年还有踢馆计算机视觉领域的趋势. 所有的这一切,都来源于这篇论文中的Tra ...

基于transformers的自然语言处理(NLP)入门论坛版块: http://datawhale.club/c/team-learning/39-category/39 开源内容: https: ...

ace 新旧交替之际,不同时代的审美.这个现象真有趣~~ 知识库最近有大量使用CLIP+VQGAN的数字艺术作品出现,这两项组合技术不知大家都玩过没? OpenAI的CLIP 用于连接文本与图像具 ...

0 写在前面 Transformer是一个强大的文本理解模型.然而,由于其对输入序列长度呈二次计算复杂度,Transformer是效率是比较低下的.虽然Transformer加速有很多方法,但在长序列 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 214篇原创内容 Official A ...

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