其没有使用循环递归结构和卷积结构,仅基于注意力机制。在两个机器任务上表明了模型能够更好的并行化计算,可以显著地减少训练时间,性能达到了SOTA的效果。 【注:transformer的并行化主要体现在self-attention模块上,在encoder端其可以并行处理整个序列,而不像rnn、lstm那样要一个token一个token的从前往后计算。】 ...
由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉Transformer(ViT)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就带来了一个问题:视觉神经网络能否像CNN一样快速推断并像ViT一样强大? 近期一些工作试图设计CNN-Transformer混合架构来解决这个问题,但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此,来自...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 独家原创 | 基于TCN-SENet +BiGRU-GlobalAttention并行预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-...
(54)发明名称一种基于CNN-Transformer并行融合方法(57)摘要本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于CNN‑Transformer并行融合方法,包括:通过PCTNet网络的编码器提取待分割的医学图像特征,PaFusion‑encoder由两个分支组成;CNN分支感受野逐渐增大,特征编码从局部到全局;Transformer分支,采用全局自注意力与CNN分支中...
1.一种基于并行CNN‑Transformer神经网络的运动想象脑电信号分类方法,其特征在于,包括以下步骤:S1,对运动想象脑电信号进行预处理;S2,在预处理后的运动想象脑电信号中添加噪声来扩充数据;S3,对步骤S1和步骤S2处理后的运动想象脑电信号进行时频分析生成包含时间特征、频率特征和位置信息的二维特征图;S4,构建CNN模型,...
一种基于CNN和Transformer并行融合的CT肺结节检测方法.pdf,本方案涉及一种基于CNN和Transformer并行融合的CT肺结节检测方法。所述方法包括:获取待检测的CT肺结节影像并输入至卷积神经网络CNN与Transformer并行融合的检测模型中;通过检测模型对CT肺结节影像进行特征提取,
CNN,Transformer和MLP | 在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)、Transformer架构和多层感知器(MLP)是三种最著名的神经网络架构。每种架构都有其独特的特点和适用场景。本文将探讨这三种架构的基本特点,以及它们在处理不同类型任务时的优劣。 CNN(卷积神经网络) ...
2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
虽然Transformer和CNN在算法层面有各自的独特性,但在硬件加速器设计中确实存在一些可以共用的部分: 1. **并行计算引擎**: - 无论是Transformer还是CNN,都需要执行大量的向量和矩阵运算,因此可以共享高度并行化的计算核心。这些核心可以是SIMD(单指令多数据)处理器、GPU的CUDA核心、或者专用的矩阵/向量处理单元。
Transformer与CNN并行网络的医学图像分割方法,具体的实现步骤 如下: 步骤一,将医学图像统一经过nnUNet默认的方式处理后输入网络模型; 步骤二,本发明构建了分割模型PHUNet,采用Swin Transformer和CNN构建的并行混合 模块搭建主干网络来完成编码和解码任务; 步骤三,将U型网络中的普通跳跃连接更换为跨层特征增强模块(CLFE模块...