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標(biāo)簽 > transformer
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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 1503 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 1418 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 1730 0
基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法難點(diǎn)
理解Transformer背后的理論基礎(chǔ),比如自注意力機(jī)制(self-attention), 位置編碼(positional embedding),目標(biāo)...
2023-08-24 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛Transformer自然語(yǔ)言處理 477 0
風(fēng)口浪尖行穩(wěn)致遠(yuǎn) - 英偉達(dá)等企業(yè)如何順應(yīng)高性能計(jì)算大模型浪潮
關(guān)鍵詞:PLM;NLP;Transformer;ChatGPT;BERT;RNN;CNN;自注意力機(jī)制;多頭注意力機(jī)制;?Decoder Only ;E...
2023-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI英偉達(dá) 2728 0
掌握基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法的3個(gè)難點(diǎn)
Transformer來(lái)源于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,首先被應(yīng)用于機(jī)器翻譯。后來(lái),大家發(fā)現(xiàn)它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域效果也很不錯(cuò),而且在各大排行榜上碾壓CNN網(wǎng)絡(luò)。
2023-08-22 標(biāo)簽:機(jī)器翻譯Transformer自然語(yǔ)言處理 911 0
基于Transformer多模態(tài)先導(dǎo)性工作
多模態(tài)(Multimodality)是指在信息處理、傳遞和表達(dá)中涉及多種不同的感知模態(tài)或信息來(lái)源。這些感知模態(tài)可以包括語(yǔ)言、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等,它們共同...
2023-08-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能Transformer 1133 0
汽車領(lǐng)域擁抱Transformer需要多少AI算力?
Transformer在汽車領(lǐng)域應(yīng)用自然是針對(duì)視覺(jué)的,ChatGPT3這種至少需要八張英偉達(dá)A100顯卡的大模型是絕對(duì)無(wú)法出現(xiàn)在汽車上的。
2023-08-17 標(biāo)簽:處理器FSDTransformer 1126 0
基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法
掌握基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法的思路和創(chuàng)新點(diǎn),一些Transformer論文涉及的新概念比較多,話術(shù)沒(méi)有那么通俗易懂,讀完論文仍然不理解算...
2023-08-16 標(biāo)簽:感知算法自動(dòng)駕駛cnn 822 0
如何學(xué)習(xí)基于Tansformer的目標(biāo)檢測(cè)算法呢?
說(shuō)到純視覺(jué)的自動(dòng)駕駛方案,大家第一個(gè)想到的就是Tesla吧。的確,早在2021年,Tesla就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了純視覺(jué)的BEV檢測(cè)方案,而且效果非常好。
2023-08-07 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)駕駛Transformer 1060 0
RetNet架構(gòu)和Transformer架構(gòu)對(duì)比分析
微軟研究院最近提出了一個(gè)新的 LLM 自回歸基礎(chǔ)架構(gòu) Retentive Networks (RetNet)[1,4],該架構(gòu)相對(duì)于 Transform...
2023-07-26 標(biāo)簽:Transformer位置編碼器RetNet 1509 0
語(yǔ)音應(yīng)用中Transformer和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
在Transformer中,注意力圖的某些頭部并不總是像Tacotron 2中那樣是對(duì)角線的。因此,我們需要選擇在哪些位置應(yīng)用引導(dǎo)性注意力損失[24]。...
2023-07-24 標(biāo)簽:變壓器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別 1197 0
AI技術(shù):一種聯(lián)合迭代匹配和姿態(tài)估計(jì)框架
由于噪聲和退化,并非所有正確匹配都能給出良好的姿態(tài)。之前的操作僅保證具有判別性高的描述子的特征點(diǎn)有更高的匹配分?jǐn)?shù),并且首先被識(shí)別以參與姿態(tài)估計(jì),但忽略了...
2023-07-18 標(biāo)簽:AITransformer姿態(tài)估計(jì) 709 0
基于Transformer的目標(biāo)檢測(cè)算法的3個(gè)難點(diǎn)
理解Transformer背后的理論基礎(chǔ),比如自注意力機(jī)制(self-attention), 位置編碼(positional embedding),目標(biāo)...
2023-07-18 標(biāo)簽:算法Transformer 872 0
基于魯棒神經(jīng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)
導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,Transformer又推進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展,成為視覺(jué)領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近有人提出Transformer的這種優(yōu)越性應(yīng)歸功于S...
2023-07-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Transformer 675 0
超強(qiáng)Trick,一個(gè)比Transformer更強(qiáng)的CNN Backbone
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的成功很大程度上是由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)推動(dòng)的。從AlexNet這一里程碑式的工作開(kāi)始,CNNs不斷地向計(jì)算機(jī)視覺(jué)的前沿邁進(jìn)。...
2023-07-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)Transformer 1295 0
視覺(jué)Transformer對(duì)加速器架構(gòu)的作用及挑戰(zhàn)
在自然語(yǔ)言中,一個(gè)句子中一個(gè)詞的意義并不僅僅由該句子中相鄰的詞來(lái)決定;距離較遠(yuǎn)的單詞可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生重要影響。應(yīng)用多個(gè)連續(xù)的局部注意力最終可以獲得遠(yuǎn)距離...
2023-07-17 標(biāo)簽:加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 563 0
transformer模型詳解:Transformer 模型的壓縮方法
?動(dòng)機(jī)&背景 Transformer 模型在各種自然語(yǔ)言任務(wù)中取得了顯著的成果,但內(nèi)存和計(jì)算資源的瓶頸阻礙了其實(shí)用化部署。低秩近似和結(jié)構(gòu)化剪枝是緩解這一...
2023-07-17 標(biāo)簽:模型神經(jīng)元Transformer 2748 0
如何計(jì)算transformer模型的參數(shù)量
1. 前言 最近,OpenAI推出的ChatGPT展現(xiàn)出了卓越的性能,引發(fā)了大規(guī)模語(yǔ)言模型(Large Language Model,LLM)的研究熱潮...
2023-07-10 標(biāo)簽:模型TransformerChatGPT 1.4萬(wàn) 0
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