在本文中,作者使用这两种特征作为视觉输入,引入一种新的双层协同Transformer网络(DLCT)以实现区域和网格特征在图像描述中的互补优势。具体地说,在DLCT中,首先通过一个新的Dual-Way Self Attention(DWSA)处理两类特征源,以挖掘它们的内在属性,引入了一个综合关系注意模块(Comprehensive Relation Attention,CRA)来嵌入几...
他们的这项研究基于田渊栋团队之前的另一项研究《Beyond A*: Better planning with transformers via search dynamics bootstrapping》，参阅机器之心报道《补齐 Transformer 规划短板，田渊栋团队的 Searchformer 火了》。为了执行规划，他们要训练一个 Transformer 来建模一个 token 序列，而该序列则是以顺序方式来表示该...
他们的这项研究基于田渊栋团队之前的另一项研究《Beyond A*: Better planning with transformers via search dynamics bootstrapping》,参阅机器之心报道《补齐 Transformer 规划短板,田渊栋团队的 Searchformer 火了》。为了执行规划,他们要训练一个 Transformer 来建模一个 token 序列,而该序列则是以顺序方式来表示该规...
他们的这项研究基于田渊栋团队之前的另一项研究《Beyond A*: Better planning with transformers via search dynamics bootstrapping》,参阅机器之心报道《补齐 Transformer 规划短板,田渊栋团队的 Searchformer 火了》。为了执行规划,他们要训练一个 Transformer 来建模一个 token 序列,而该序列则是以顺序方式来表示该规...
具体而言,为了模仿系统 2 推理过程,他们让 Transformer 在包含推理轨迹和最终解答的数据上进行训练。利用推理步骤的结构,他们设计了特定的轨迹丢弃策略,使得生成的轨迹类似于系统 1 在思考过程中采取的捷径。在极端情况下,会丢弃整个轨迹并鼓励 Transformer 绕过所有中间步骤,直接输出最终解答。在训练时,他们的策略是随机...
OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注,甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型,而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此,其从人类认知理论中获得了灵感,提出了一种新型 Transformer 架构:Dualformer。
This repository contains the reference code for the paperDual-Level Collaborative Transformer for Image CaptioningandImproving Image Captioning by Leveraging Intra- and Inter-layer Global Representation in Transformer Network. Experiment setup please refer tom2 transformer ...
他们的这项研究基于田渊栋团队之前的另一项研究《Beyond A*: Better planning with transformers via search dynamics bootstrapping》,参阅机器之心报道《补齐 Transformer规划短板,田渊栋团队的 Searchformer 火了》。为了执行规划,他们要训练一个 Transformer 来建模一个 token 序列,而该序列则是以顺序方式来表示该规划...
A hybrid resonant three-level converter comprised of dual transformers is proposed in this paper, which is suitable for the application of distributed photovoltaic power accessing the medium voltage dc distribution network. The proposed converter can be obtained by adding a control circuit into the ...
流程:先通过图像编码器提取多尺度特征,再将 2D 特征提升为 3D 特征 volume。3D 特征进一步通过双路 Transformer 编码器输出带有局部和全局语义的多尺度体素特征,最后 transformer occupancy解码器融合多尺度特征,并将occupancy 预测任务作为基于 transformer mask 分类进行解码的过程。