CNN（卷积神经网络）、Transformer和MLP（多层感知机）是三种不同的神经网络架构，各自有其独特的特点和应...
CNN主要用于识别位移、缩放及其它扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以能...
Transformer-CNN混合模型是一种结合了Transformer和卷积神经网络(CNN)的混合模型,可以在自然语言处理领域中获得更好的性能。这种混合模型不仅可以提高文本分类和情感分析等任务的性能,而且可以在其他领域中产生显著的效果。 Transformer-CNN混合模型的优点: 可以在自然语言处理领域中获得更好的性能,特别是在文本分类和情感分...
Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型，用于处理序列数据。CNN是卷积神经网络的简称，也用于处理序列数据，但是机制不同。Transformer通过在输入序列的各个位置添加注意力机制来学习序列的依赖关系，而CNN则是通过在输入数据上应用卷积核来提取有意义的特征。Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列...
Vision Transformer究竟做对了什么,CNN能不能从中学习?华理博士8小时精讲VIT、DETR、Swin Transformer模型!共计45条视频,包括:1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列、3. 3-VIT整体架构解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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将cnn和transformer拼接训练时需要注意什么 知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28749411 作者:Justin ho CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后...
大Kernel + 动态网络是下游涨点的关键 Transformer解放了CNN的inductive bias Transformer计算慢,消耗显存,但是可以有更加eifficient的改动,例如局部先验、降分辨率、稀疏采样、动态网络 通过自监督和解放归纳偏置的方式,transformer统一了跨domain建模范式,适合做多模态大模型分享到: 投诉或建议 ...
CNN 中的卷积运算由于使用了两个重要的空间约束,从而有助于视觉特征的学习和提取: 由于CNN 权重共享机制,卷积层所提取的特征便具有平移不变性,它们对特征的全局位置不感冒,而只在乎这些决定性的特征是否存在。 由于卷积算子的性质,所以卷积的特征图具有局部敏感性,也就是每次卷积操作只会考虑原始数据的一小部分的局部...
更好的处理序列数据能力;并行计算能力;更好的处理长距离依赖关系的能力;更容易扩展到其他任务