Transformer最新综述！ / 开普饭

写在前面近段时间,基于Transformer的结构在CV领域展现出了很大的应用潜力,已经逐渐掩盖了CNN的光芒.Transformer的缺点也很明显:计算复杂度和输入的特征大小呈平方的关系.因此直接 ...

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 在自然语言处理(NLP)领域,基于生成词向量的BERT算法由于其优秀的性能被关注.其中BERT算法最重要的部分便是Transformer.加速Transfo ...

介绍: 代码生成是一个重要的人工智能问题,有可能显着提高程序员的生产力.给定以自然语言编写的规范,代码生成系统会将规范转换为可执行程序.例如,如果 python 程序员给出指令"初始化字典 ...

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 ...

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 ...

▊ 写在前面 Transformer在处理视觉任务方面取得了很大的进展.然而,现有的视觉Transformer仍然不具备在不同尺度的视觉特征之间建立attention的能力.造成这个问题的原因有两方面 ...

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台极市导读本文为详细解读Vision Transformer的第六篇,主要介绍了2种将卷积引入Transformer模型的方法:CvT和CeiT.>>加入极 ...

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 ...

Paper:2017年的Google机器翻译团队<Transformer:Attention Is All You Need>翻译并解读论文评价 2017年,Google机器翻译团队发表 ...

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 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2103.14899 项目链接:https://github.com/IBM/CrossViT 导言: 与卷积神经网络相比,最近出 ...

▊ 写在前面 Transformer由于其强大的建模能力,目前在计算机视觉领域占据了重要的地位.在这项工作中,作者探究了Transformer的自注意(Self-Attention)模块是否是其实现图 ...

0 写在前面由于强大的建模能力,Transformer结构被用在一系列CV.NLP.Cross-modal的任务中.但是基于grid特征,用Transformer结构处理Image Captioni ...

▊ 写在前面本文介绍了利用Transformer进行的视频识别问题.最近Transformer在视频识别领域的尝试在识别精度方面展现出了非常不错的结果,但在许多情况下,由于时间维度的额外建模,会导致 ...

▊ 写在前面多模态摘要总结(Multimodal abstractive summarization,MAS)模型总结了视频(视觉模态)及其相应的文本(文本模态)的知识,能够从互联网上的大量多模态数 ...

最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述(重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)改良模型的介绍),打算在空闲时间把这篇文章梳理一下: 知乎:https://zhua ...

Datawhale干货译者:张贤, 哈尔滨工程大学,Datawhale原创作者干货长文,建议收藏阅读,收藏等于看完. 审稿人:Jepson, Datawhale成员, 毕业于中国科学院,目前在腾讯 ...

论文:Lifting Transformer for 3D Human Pose Estimation in Video 地址:https://arxiv.org/pdf/2103.14304.pdf ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.02034 项目链接:https://github.com/raoyongming/DynamicViT 导言: 在Vi ...

Transformer最新综述！