答案是肯定的DETR(DEtection TRansformers)模型是一种结合了卷积神经网络和Transformer模型的目标检测模型。Facebook AI研究院提出的用于目标检测的CV模型。它结合了卷积神经网络(CNN)和Transformer编码器-解码器,利用Transformer的多功能和强大的关系建模能力来替代手工设计的规则。DETR模型将检测任务建模为翻译任务,将目标位置...
芒果产量预测Self-attention双向门控循环单元卷积神经网络循环神经网络针对影响芒果产量的相关气象要素繁多,它们与产量之间的关联关系复杂,难以用数学函数准确地描述的问题,提出一种基于自注意力机制具有长短期记忆功能的双向门控循环单元和卷积神经网络组合(Self-attention CBiGRU)模型.首先,利用CNN卷积层(1D CNN)提取局部...
【耗时5年!修改数521次!】李宏毅深度学习教程整理与优化! 这份耗时5年!修改521次的李宏毅深度学习教程整理与优化,包含了李宏毅老师课程的精华内容和拓展内容;内容涉及:机器学习基础、实践方法论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、 - 读论文的Rocky学长于20
究竟是什么魅力,让Transformer登顶当下NLP和多领域圣坛? 那不得不从2015年本吉奥的自注意力一文说起。 明天,将为你带来Transformer解析。 RNN传送门: DL:了解 循环神经网络(RNN)这一篇... CNN传送门: DL:了解 卷积神经网络(CNN)这一篇... #Transformer ...
开源项目 LeeDL-Tutorial 包含了深度经典和前沿的知识,比较系统,适合入门学习。教程内容主要基于李宏毅老师的《机器学习》课程,并进行了原创性的增补和优化。教程内容全面,包括深度学习的基础概念、局部最小值与鞍点、训练技巧、自适应学习率、损失函数、归一化、卷积神经网络、自注意力机制、循环神经网络、Transformer、...