BERT 加速了 Transformer 架构 在 NLP 的应用MAE 加速 Transformer 在 CV 上的应用 【论文解读】MAE:Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 5. SimMIM MAE论文中只尝试了使用原版ViT架构作为编码器,而表现更好的分层设计结构(以Swin Transformer为代表),并不能直接用上MAE方法。 于是,一场整合的范式...
速度大幅度提升，这就完全不用sota了。如果此时你还到了sota，还会写论文的话，那基本问题不大了。
1)Transformer不同与RNN需要从左至右计算,可以直接捕捉全文信息,算法的并行性非常好,且其设计最大的带来性能提升的关键是将任意两个单词的距离是1,这对解决NLP中棘手的长期依赖问题是非常有效的。 2)Embeddings and Softmax: 论文中将embedding层的参数与最后的Softmax层之前的线性变换层参数进行了共享,并且在embeddin...
大家可能会说学姐为啥正写着NLP的论文,怎么又来写计算机视觉的论文推荐,因为刚好整理出来了,就发了吧!要不然学姐后面就又忘记了。万一你们正需要,我发的晚,错过就不好了! 网络结构设计 MobileNets(Google 移动计算法宝) 期刊日期 CVPR 2017 论文名称 《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile ...
论文“How Well Do Self-Supervised Models Transfer?”对13个知名自监督模型,在40多种数据集上进行相对公平地对比测试,得出了一些很有价值的结论。 对比学习方法(NLP) CV领域的对比学习研究在近两年风生水起,也逐渐影响到NLP领域,从2020年起,NLP领域逐渐有一些利用对比学习思想,自监督训练sentence-embedding的idea ...
1、如果你精读过最新的、前沿的、经典的人工智能论文,并做了相关代码复现工作,可以申请成为我们会员班导师,如果你是论文第一作者,当然更好了。 2、论文班分CV和NLP两个方向,我们会根据班级顶层设计加上你的个人擅长项给你分配对应需要讲解的论文 人工智能课程体系讲师 ...
论文“How Well Do Self-Supervised Models Transfer?”对13个知名自监督模型,在40多种数据集上进行相对公平地对比测试,得出了一些很有价值的结论。 对比学习方法(NLP) CV领域的对比学习研究在近两年风生水起,也逐渐影响到NLP领域,从2020年起,NLP领域逐渐有一些利用对比学习思想,自监督训练sentence-embedding的idea。
论文“How Well Do Self-Supervised Models Transfer?”对13个知名自监督模型,在40多种数据集上进行相对公平地对比测试,得出了一些很有价值的结论。 对比学习方法(NLP) CV领域的对比学习研究在近两年风生水起,也逐渐影响到NLP领域,从2020年起,NLP领域逐渐有一些利用对比学习思想,自监督训练sentence-embedding...
下周我们即将开启NLP方向经典论文的介绍!期待不?那就关注学姐啊! 废话不多说,来看OCR的经典论文。 # 识别 CRNN 最常用的识别网络,任意长度输入,模型小,参数少 期刊日期 TPAMI 2017 论文名称 《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Rec...