Transformer 是一种革命性的深度学习架构,由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出,自此在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域取得了显著的成功。相较于之前的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),Transformer 架构的优势在于其能够实现并行化处理,从而大大加快了模型的训练速...
1.Transformer架构：BERT基于Transformer架构，Transformer主要由多头注意力（Multi Head Attention）机制和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）组成。多头注意力机制可以让模型在不同的表示子空间中关注输入序列的不同部分，能够有效地捕捉文本中的语义关系。例如，在处理句子“我喜欢吃苹果，因为它很美味”时，...
通过结合CNN和Transformer架构,豆包视觉理解模型既能够充分利用CNN在图像特征提取方面的优势,又能借助Transformer的自注意力机制和并行计算能力更好地理解图像的语义和上下文信息,从而实现更精准的图像识别、理解和推理。
2. Transformer的架构 Transformer 是一种革命性的深度学习架构,由 Vaswani 等人在 2017 年的论文 "Attention Is All You Need" 中首次提出,自此在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域取得了显著的成功。相较于之前的循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),Transformer 架构的优势在于其能够实现并行化处理,从而...
受这一转变的启发,在这项调研中,我们试图对Transformer在医学影像中的应用进行全面综述,涵盖从最近提出的架构设计到未解决问题等各个方面。具体而言,我们调研了Transformer在医学图像分割、检测、分类、恢复、合成、配准、临床报告生成和其他任务中的应用。特别是,对于每一种应用,我们制定了分类法,确定了特定应用的挑战...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):BERT由Google AI发布,是目前最为流行的预训练语言模型之一。它采用Transformer架构,并通过双向上下文来预测中间的词语,这使得BERT能够更好地理解词语的上下文含义。 GPT系列(Generative Pre-trained Transformer):GPT模型同样基于Transformer架构,但它采用了单向的语...
微软的Florence-2使用基于Transformer的架构,特别是采用DeiT(数据高效视觉变换器)作为其可视化编码器。DeiT的架构与ViT相同,在输入令牌中添加了蒸馏令牌。蒸馏是一种提高训练性能的方法,特别是因为ViT在数据不足的情况下表现不佳。 Florence-2的模型架构采用序列到序列学习方法。这意味着模型逐步处理输入序列(如带有文本提...
变换器架构：GPT基于Transformer架构，Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）来捕捉句子中词语之间的关系，并行计算提高了模型的训练和推理效率。自回归模型：GPT是一个自回归模型（Autoregressive Model），即通过前面的词预测下一个词。模型通过最大化每个词的条件概率来生成句子。预训练和微调：GPT首先在大规模未...
作者提出了一种参数高效的在扩散 Transformer (DiT)模型中实现图像条件控制的方法,实现了在统一的框架内实现空间对齐和非空间对齐控制。 作者通过在各种控制任务上的广泛实验来证明作者方法的有效性,包括边缘引导生成、深度感知合成、区域特定编辑和身份保护生成,在这些任务上始终优于现有方法,无论是UNet实现还是其DiT改编...