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標簽 > transformer
文章:142個 瀏覽:6522次 帖子:3個
為了理解每個組件的作用,讓我們通過訓練Transformer解決翻譯問題的過程,逐步了解Transformer的工作原理。我們將使用訓練數(shù)據(jù)的一個樣本,...
2024-01-30 標簽:解碼器Transformer自然語言處理 3539 0
無論是縮放位置索引還是修改基地,所有token都變得彼此更接近,這將損害LLM區(qū)分相近token的位置順序的能力。結(jié)合他們對RoPE的波長的觀察,存在一...
2024-01-08 標簽:語言模型Transformer位置編碼器 742 0
現(xiàn)代自動駕駛系統(tǒng)的特點是按順序排列的模塊化任務,傳統(tǒng)的方法是基于標準的感知-規(guī)劃-控制這種序列式架構(gòu)的主流處理方式。即首先將感知信息處理成人類可以理解的...
在大型語言模型(LLMs)的應用中,提示工程(Prompt Engineering)是一種關(guān)鍵技術(shù),用于引導模型生成特定輸出或執(zhí)行特定任務。通過精心設(shè)計...
2023-12-13 標簽:cpuGPTTransformer 1073 0
Transformer迎來強勁競爭者 新架構(gòu)Mamba引爆AI圈!
作為通用序列模型的骨干,Mamba 在語言、音頻和基因組學等多種模態(tài)中都達到了 SOTA 性能。在語言建模方面,無論是預訓練還是下游評估,他們的 Mam...
2023-12-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學習 662 0
更深層的理解視覺Transformer, 對視覺Transformer的剖析
最后是在ADE20K val上的LeaderBoard,通過榜單也可以看出,在榜單的前幾名中,Transformer結(jié)構(gòu)依舊占據(jù)是當前的主力軍。
2023-12-07 標簽:算法計算機視覺Transformer 1153 0
基于transformer和自監(jiān)督學習的路面異常檢測方法分享
鋪設(shè)異常檢測可以幫助減少數(shù)據(jù)存儲、傳輸、標記和處理的壓力。本論文描述了一種基于Transformer和自監(jiān)督學習的新方法,有助于定位異常區(qū)域。
首先來詳細說明為什么Transformer的計算復雜度是 。將Transformer中標準的Attention稱為Softmax Attention。令...
2023-12-04 標簽:矩陣線性Transformer 1686 0
RoBERTa 架構(gòu)的 BigBird 模型現(xiàn)已集成入 transformers 中。本文的目的是讓讀者 深入 了解 BigBird 的實現(xiàn),并讓讀者能...
2023-11-29 標簽:gpu算法Transformer 919 0
基于Transformer的可泛化人體表征設(shè)計方案
本文在ZJU-MoCap和H36M上進行了泛化性實驗,結(jié)果如下圖所示。主要分為四個setting: Pose的泛化,Identity的泛化,只給一張參考...
2023-11-23 標簽:Transformer 736 0
關(guān)于深度學習模型Transformer模型的具體實現(xiàn)方案
Transformer 本質(zhì)上是一個 Encoder-Decoder 架構(gòu)。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個部分:編碼組件和解碼組件。
本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計框架,名為GasMono,專門設(shè)計用于室內(nèi)場景。本方法通過應用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導致自...
利用Transformer BEV解決自動駕駛Corner Case的技術(shù)原理
BEV是一種將三維環(huán)境信息投影到二維平面的方法,以俯視視角展示環(huán)境中的物體和地形。在自動駕駛領(lǐng)域,BEV 可以幫助系統(tǒng)更好地理解周圍環(huán)境,提高感知和決策...
SK hynix的“內(nèi)存中心計算”系統(tǒng)介紹
SK hynix面臨的問題是這樣的:生成式人工智能推理的成本非常高昂,不僅僅涉及到人工智能計算,還包括功耗、互聯(lián)和內(nèi)存,這些因素也在很大程度上推動了成本的增加。
為什么transformer性能這么好?Transformer的上下文學習能力是哪來的?
為什么 transformer 性能這么好?它給眾多大語言模型帶來的上下文學習 (In-Context Learning) 能力是從何而來?在人工智能領(lǐng)...
基于Transformer和深度證據(jù)學習的立體匹配框架
作者在各種數(shù)據(jù)集上評估了所提出的ELFNet,包括Scene Flow ,KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習Transformer 649 0
最近,馬毅教授團隊探索了基于Transformer架構(gòu)的模型中涌現(xiàn)分割能力是否僅僅是復雜的自監(jiān)督學習機制的結(jié)果,或者是否可以通過模型架構(gòu)的適當設(shè)計在更通...
2023-09-14 標簽:模型深度學習Transformer 787 0
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