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深度学习模型中的Transformer详解:工作原理、应用及优势
本文深入分析了Transformer在深度学习模型中的应用,包括其工作原理、优势以及在神经机器翻译中的表现,同时解释了自注意力层的重要性和作用。- 858
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清华研究者提出新的代理注意力范式,革新视觉Transformer模型
清华大学研究者提出了代理注意力 (Agent Attention) 新范式,革新了视觉Transformer模型,降低了计算复杂度,提升了模型表达能力,为视觉任务带来新的突破。- 582
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GPT-2模型的注意力机制
GPT-2模型使用了类似transformer的decoder组件,其中包括masked multi-head attention和自注意力子层,文章介绍了GPT-2模型的注意力计算过程。- 83
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Transformer:序列到序列模型的新范式
本文介绍了Transformer作为序列到序列模型的新范式,讨论了循环神经网络和注意力机制的应用,以及Transformer在NLP和CV领域的表现。- 438
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Transformer模型架构中的Attention模块详解
本文详细解释了Transformer模型架构中的Attention模块,包括注意力机制的作用、论文《Attention Is All You Need》的创新点以及编码器-解码器的具体组成。- 238
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卷积块注意力模块(CBAM)在卷积神经网络中的应用示例
本文介绍了如何在卷积神经网络中使用卷积块注意力模块(CBAM),并提供了对Alexnet添加CBAM模块的示例,以增强网络的表现能力和性能。- 328
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深度学习技术探究:从ViT到DeepViT
本篇文章详细探讨了基于ViT模型拓展的DeepViT模型,分析了transformer blocks的影响和注意力崩溃现象,提出了新的注意力机制并介绍了相关的代码构建。- 191
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ECA-Net: 基于注意力机制的神经网络模型
ECA-Net是一种基于注意力机制的神经网络模型,在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了非常好的表现。ECA模块的精髓在于引入了可扩展卷积注意力机制,可以自适应地对每个通道的特征图进行加权,以提高模型在处理大尺度高分辨率图像时的表现。- 412
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Dynamic Convolution: Attention over Convolution Kernels
本文介绍了一种新型的卷积神经网络操作 - 动态卷积,通过引入注意力机制来动态调整卷积核的采样点,更好地适应输入数据的空间结构。- 455
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基于结构先验的注意力偏差模型在图像分类中的应用
本文详细介绍了基于结构先验产生注意力偏差(SSAN)模型在图像分类任务中的原理、实现和应用,该模型通过结合先验知识与图像特征来生成注意力偏差,以提高分类性能。- 480
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注意力机制在深度学习中的应用
本文介绍了注意力机制在深度学习领域中的应用,以及其在机器翻译任务中的具体计算方式。通过详细解释了Attention机制在Seq-to-Seq结构中的应用,帮助读者更好地理解其作用和原理。- 414
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BigBird模型:解决长序列处理的最新算法
本文深入介绍了基于transformer的BigBird模型,该模型解决了长序列处理中的计算成本问题,适用于各种NLP任务。通过对注意力机制的讨论,帮助读者深入了解BigBird模型的实现和应用。- 534
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Transformer模型长输入序列、广义注意力、FAVOR+快速注意力、蛋白质序列建模实操
本文介绍了Transformer模型在处理长输入序列时的应对方法,以及广义注意力机制和FAVOR+快速注意力的优化。同时还涉及蛋白质序列建模的实操。- 407
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Mamba:挑战Transformer的新一代AI模型架构
了解Mamba,一种挑战Transformer的新型AI模型架构,实现了线性扩展和SOTA性能,对语言、音频和基因组学等多种模态都具备优异表现。- 761
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