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...
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 ...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 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,可处理图像以提取有意义...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 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,可处...
一文弄懂CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 1. 引言 本文旨在友好地介绍深度学习架构,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。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 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,...
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...
作者通过两个主要修改来实现这一目标:包含新卷积嵌入的Transformer层次结构和利用卷积投影的卷积Transformer块。这些更改将CNN的有利属性引入ViT架构,同时保持了Transformer的优点。作者通过实验验证了CvT,表明该方法在ImageNet-1k上实现了比其他视觉Transformer和ResNets更好的性能,同时具有更少的参数和更低的FLOPs。
所以,transformer的首帧也是存储的特征向量(如汽车的颜色、形状、纹理等)而非直接的语义(如汽车这一...
作者通过两个主要修改来实现这一目标:包含新卷积嵌入的Transformer层次结构和利用卷积投影的卷积Transformer块。这些更改将CNN的有利属性引入ViT架构,同时保持了Transformer的优点。作者通过实验验证了CvT,表明该方法在ImageNet-1k上实现了比其他视觉Transformer和ResNets更好的性能,同时具有更少的参数和更低的FLOPs。
提出了轻量级Transformer编码器,降低了模型的计算和参数需求,同时保持高性能。通过CNN和Transformer提取的局部和全局特征经过交叉编码器融合模块融合,作为生成湖泊遮罩的统一特征输入。这种结构实现了高准确性和低计算成本的轻量级网络结构。 扫码添加小享,回复“融合新17” ...