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標(biāo)簽 > transformer
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探索高效的大型語(yǔ)言模型!大型語(yǔ)言模型的高效學(xué)習(xí)方法
在大型語(yǔ)言模型(LLMs)的應(yīng)用中,提示工程(Prompt Engineering)是一種關(guān)鍵技術(shù),用于引導(dǎo)模型生成特定輸出或執(zhí)行特定任務(wù)。通過(guò)精心設(shè)計(jì)...
2023-12-13 標(biāo)簽:cpuGPTTransformer 906 0
Transformer迎來(lái)強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)者 新架構(gòu)Mamba引爆AI圈!
作為通用序列模型的骨干,Mamba 在語(yǔ)言、音頻和基因組學(xué)等多種模態(tài)中都達(dá)到了 SOTA 性能。在語(yǔ)言建模方面,無(wú)論是預(yù)訓(xùn)練還是下游評(píng)估,他們的 Mam...
2023-12-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 597 0
更深層的理解視覺(jué)Transformer, 對(duì)視覺(jué)Transformer的剖析
最后是在ADE20K val上的LeaderBoard,通過(guò)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(dāng)前的主力軍。
2023-12-07 標(biāo)簽:算法計(jì)算機(jī)視覺(jué)Transformer 1071 0
基于transformer和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的路面異常檢測(cè)方法分享
鋪設(shè)異常檢測(cè)可以幫助減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、傳輸、標(biāo)記和處理的壓力。本論文描述了一種基于Transformer和自監(jiān)督學(xué)習(xí)的新方法,有助于定位異常區(qū)域。
降低Transformer復(fù)雜度O(N^2)的方法匯總
首先來(lái)詳細(xì)說(shuō)明為什么Transformer的計(jì)算復(fù)雜度是 。將Transformer中標(biāo)準(zhǔn)的Attention稱為Softmax Attention。令...
2023-12-04 標(biāo)簽:矩陣線性Transformer 1514 0
深入理解BigBird的塊稀疏高效實(shí)現(xiàn)方案
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(shí)現(xiàn),并讓讀者能...
2023-11-29 標(biāo)簽:gpu算法Transformer 758 0
基于Transformer的可泛化人體表征設(shè)計(jì)方案
本文在ZJU-MoCap和H36M上進(jìn)行了泛化性實(shí)驗(yàn),結(jié)果如下圖所示。主要分為四個(gè)setting: Pose的泛化,Identity的泛化,只給一張參考...
2023-11-23 標(biāo)簽:Transformer 592 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型Transformer模型的具體實(shí)現(xiàn)方案
Transformer 本質(zhì)上是一個(gè) Encoder-Decoder 架構(gòu)。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個(gè)部分:編碼組件和解碼組件。
2023-11-17 標(biāo)簽:解碼器編碼器深度學(xué)習(xí) 674 0
一種利用幾何信息的自監(jiān)督單目深度估計(jì)框架
本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計(jì)框架,名為GasMono,專門設(shè)計(jì)用于室內(nèi)場(chǎng)景。本方法通過(guò)應(yīng)用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場(chǎng)景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導(dǎo)致自...
2023-11-06 標(biāo)簽:RGB深度學(xué)習(xí)cnn 615 0
利用Transformer BEV解決自動(dòng)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(dòng)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...
2023-10-11 標(biāo)簽:傳感器編碼器自動(dòng)駕駛 972 0
SK hynix的“內(nèi)存中心計(jì)算”系統(tǒng)介紹
SK hynix面臨的問(wèn)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(jì)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(dòng)了成本的增加。
為什么transformer性能這么好?Transformer的上下文學(xué)習(xí)能力是哪來(lái)的?
為什么 transformer 性能這么好?它給眾多大語(yǔ)言模型帶來(lái)的上下文學(xué)習(xí) (In-Context Learning) 能力是從何而來(lái)?在人工智能領(lǐng)...
2023-09-25 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)DeepMind 1566 0
寫在前面 :本文將對(duì) Faster Transformer v2.1 版本源碼進(jìn)行解讀,重點(diǎn)介紹該版本基于 v1.0 和 v2.0 所做的優(yōu)化內(nèi)容,剖析...
基于Transformer和深度證據(jù)學(xué)習(xí)的立體匹配框架
作者在各種數(shù)據(jù)集上評(píng)估了所提出的ELFNet,包括Scene Flow ,KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 568 0
馬毅團(tuán)隊(duì)新作:白盒ViT成功實(shí)現(xiàn)
最近,馬毅教授團(tuán)隊(duì)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(fù)雜的自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制的結(jié)果,或者是否可以通過(guò)模型架構(gòu)的適當(dāng)設(shè)計(jì)在更通...
2023-09-14 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)Transformer 675 0
寫在前面:本文將對(duì) Nvidia BERT 推理解決方案 Faster Transformer 源碼進(jìn)行深度剖析,詳細(xì)分析作者的優(yōu)化意圖,并對(duì)源碼中的加...
大模型基礎(chǔ)Transformer結(jié)構(gòu)的原理解析
該研究的結(jié)果適用于一般數(shù)據(jù)集,可以擴(kuò)展到交叉注意力層,并且研究結(jié)論的實(shí)際有效性已經(jīng)通過(guò)徹底的數(shù)值實(shí)驗(yàn)得到了驗(yàn)證。該研究建立一種新的研究視角,將多層 tr...
2023-09-07 標(biāo)簽:AI向量機(jī)Transformer 1438 0
這些embedding可以使用谷歌Word2vec (單詞的矢量表示) 找到。在我們的數(shù)值示例中,我們將假設(shè)每個(gè)單詞的embedding向量填充有 (0...
2023-09-06 標(biāo)簽:函數(shù)Transformer 1287 0
將BEV下的每個(gè)grid作為query,在高度上采樣N個(gè)點(diǎn),投影到圖像中sample到對(duì)應(yīng)像素的特征,且利用了空間和時(shí)間的信息。并且最終得到的是BEV ...
2023-09-04 標(biāo)簽:算法感知Transformer 1636 0
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