自然语言处理(NLP):Transformer架构在NLP领域取得了巨大的成功,几乎成为了当前最主流的架构。例如在机器翻译任务中,Transformer - based模型(如Transformer、Bert、GPT等)能够生成高质量的翻译结果;在文本生成任务中,可以生成连贯、自然的文本内容,包括新闻写作、故事创作等;在情感分析和问答系统等任务中,也能够很好地理解...
本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象...
模型架构结合了CNN用于图像特征提取和Transformer用于文本特征提取，通过特征融合的方式完成最终的分类任务。3...
而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增多。 为了方便同学们了解CNN-Transformer的最新进展与研究思路,学姐这次就和大家分...
NTB 中还进行了局部和全局信息的融合,进一步提高了建模能力。最后,为了克服现有方法的固有缺陷,该研究系统地研究了卷积和 Transformer 块的集成方式,提出了 NHS 策略,来堆叠 NCB 和 NTB 构建新型 CNN-Transformer 混合架构。 NCB 研究者分析了几种经典结构设计,如下图 3 所示。...
- SCTNet架构:提出了一种单分支卷积神经网络(CNN),该网络在训练时利用transformer作为语义分支来提取丰富的长距离上下文信息,而在推理时仅部署单分支CNN。 - CFBlock:设计了一种称为CFBlock(ConvFormer Block)的transformer-like CNN块,使用仅卷积操作模拟transformer块的结构,以学习transformer分支的语义信息。
Conformer采用并发结构,最大程度地保留局部特征和全局表示。实验表明,Conformer在ImageNet上比视觉变压器高出2.3%,在MSCOCO上比ResNet-101高出3.7%和3.6%的mAPs,分别用于目标检测和实例分割,展示了其作为通用骨干网络的巨大潜力。 Mobile-Former 论文:Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer...
变换器(Transformer)架构 自注意力机制:Transformer的核心是自注意力机制,它能够在处理图像时自动学习图像中不同区域之间的相关性和重要性。在视觉任务中,自注意力机制可以捕捉图像中的长程依赖关系,使得模型能够更好地理解图像的整体结构和语义信息,而不仅仅局限于局部特征。
1. Transformer 模型结构 处理自然语言序列的模型有rnn, cnn(textcnn),但是现在介绍一种新的模型,transformer。与RNN不同的是,Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理,要知道,RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行,隐层节点的信息传递来完成编码的工作。简而言之,Transformer直接粗暴(后面Attention也就是矩阵...