注意力機制作用被高估了?來自蘋果等機構新研究
模型效能越好,越依賴注意力機制不過,即使是預訓練Transformer模型之間,效能表現也不完全一樣[…]
閱讀全文模型效能越好,越依賴注意力機制不過,即使是預訓練Transformer模型之間,效能表現也不完全一樣[…]
閱讀全文最近,離線RL由於其利用離線大規模資料集的能力而受到關注,相關研究結果也表明,Transformer架構可以直接作為序列決策的模型,並可推廣到多個任務和領域[…]
閱讀全文然而,token剪枝有幾個問題,其中最主要的,是由於修剪token會產生資訊損失,因此,人們對ViT模型token的剪枝數量是有限的,為了減少資訊損失,只能對不重要的token進行修剪[…]
閱讀全文我們還根據模型的預測結果構建了滬深300成份內選股和中證500成份內選股策略,透過年化收益率、夏普比率、最大回撤等指標綜合評價策略效果[…]
閱讀全文為了緩解這一問題,提高小資料集下資料的利用效率,來自復旦大學、上海市智慧資訊處理重點實驗室和香港大學的研究者提出了一種基於 DINO [2] 知識蒸餾架構的分層級聯 Transformer (HCTransformer) 網路,透過譜聚類 […]
閱讀全文S191 Introduction to Deep Learning》LSTM 處理長序列的能力使其成為適合各種序列任務的神經網路架構,例如文字分類、情感分析、語音識別、影象標題生成和機器翻譯[…]
閱讀全文TFT 是一種用於時間序列的多層純深度學習模型,該模型具有LSTM 編碼器-解碼器以及提供有可解釋預測的全新注意力機制[…]
閱讀全文一個為原始序列的字典:一個為目標序列的字典:此時,我們就需要定義一個類,並在類的初始化過程中根據訓練語料完成字典的構建,程式碼如下:第3步:轉換為Token序列在得到構建的字典後,便可以透過如下函式來將訓練集、驗證集和測試集轉換成Token[…]
閱讀全文在完成上述過程後,我們將得到一個類的例項化物件,即:此時,我們就需要定義一個類,並在類的初始化過程中根據訓練語料完成字典的構建,程式碼如下:第3步:轉換為Token序列在得到構建的字典後,便可以透過如下函式來將訓練集和測試集轉換成Token[…]
閱讀全文最後該團隊強調,如果從事大計算量模型的機器學習社群能在訓練效率和碳足跡方面進行比較,而非只關注準確性方面,那麼最高效的資料中心和硬體可能會得到更多的使用和推廣[…]
閱讀全文首先,你需要安裝 Fairseq 以及必要的第三方庫,然後用如下命令安裝 LightSeq 加速庫:接著就可以透過 LightSeq 提供的啟動器,靈活地指定使用 LightSeq 最佳化版本的 Transformer 模型、引數最佳化器和[…]
閱讀全文一個結合深度卷積和自注意的理想模型需要具備以上3個特性,而研究人員的實現方法很簡單:在Softmax歸一化前或後,將全域性靜態卷積核與自適應注意矩陣求和[…]
閱讀全文當然,你也可以將RASP認為是一種Transformer結構的計算方法:將Transformer網路的技術細節抽象而出,使其支援符號化程式,然後“編譯”到Transformer硬體上,再定義一系列的注意力和多層感知器操作[…]
閱讀全文目錄OoD-Bench: Benchmarking and Understanding Out-of-Distribution Generalization Datasets and AlgorithmsDecision Transform[…]
閱讀全文目錄:Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual BackbonesX-volution: On the Unification of Convolution an[…]
閱讀全文基於此,研究團隊提出了一種新型的動態ViT(DVT )框架,目標是自動配置在每個影象上調節的tokens數量 ,從而實現高計算效率[…]
閱讀全文基於此,研究團隊提出了一種新型的動態ViT(DVT )框架,目標是自動配置在每個影象上調節的tokens數量 ,從而實現高計算效率[…]
閱讀全文首先他們在ADE20K資料集上比較不同Transformer變體,研究不同引數(正則化、模型大小、影象塊大小、訓練資料集大小,模型效能,不同的解碼器等),全方面比較Segmenter與基於卷積的語義分割方法[…]
閱讀全文新智元報道編輯:小勻【新智元導讀】BERT的深度學習模型展示了自然語言處理(NLP)的重大進步,那麼如何證明這些語言模型很出色呢[…]
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