该论文提供了一种示例的实现方案（为了方便，后续直接称为 MARFT）。MARFT 通过多智能体优势值分解，将具有任意组织或动态依赖关系的多智能体微调重新建模为多智能体的序列决策微调，这很好地缓解了 LaMAS 面对实际问题时高度动态性所导致的优化复杂度过高的问题。MARFT 采用了类 Transformer（Encoder-Decoder）的方法...
论文思路 文章提出了一种用于自动驾驶语义分割的方案,它基于Vision Transformer(ViT)网络,融合相机和激光雷达的信息。主要是在相机和激光雷达分别使用新颖的ViT网络渐进式编码模块,然后将结果集成到transformer解码器层的交叉融合模块中。实验旨在从多模态传感器融合和backbone网络两个角度评估CLFT的性能,并且在雨天和低光照...
使用Pytorch从零实现Transformer模型:https://mp.weixin.qq.com/s/XFniIyQcrxambld5KmXr6Q 图解transformer——注意力计算原理:https://mp.weixin.qq.com/s/pURSi89KAiJIJAYZ-kT-iQ Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强:https://mp.weixin.qq.com/s/VJRG0MUaEGR6iM_xFRroyg hugegraph-ai 重磅发布!
接下来,预先训练的 Transformer 层将像 Transformer 模型处理正常序列一样处理嵌入序列。 在微调过程中,仅调整前缀嵌入,而Transformer模型的其余部分保持冻结且不变。 与传统的微调方法相比,该技术具有多个优点,包括提高效率和减少计算开销。 此外,仅对前缀嵌入进行微调这一事实意味着过度拟合训练数据的风险较低,从而产生...
研究论文 BiPFT: Binary Pre-trained Foundation Transformer with Low-rank Estimation of Binarization Residual Polynomials 方法创新 1. 1bit 量化新范式!直接对基座模型进行 1bit 预训练 以往量化 1bit BERT模型时,量化过程在下游数据上完成,即,首先在特定任务上训练全精度模型,然后使用全精度模型作为教师,蒸馏的...
CLFT模块,目标检测新突破! 🌟🌟 这篇论文提出了一种名为ABC的模型,旨在通过结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的局部与全局特征提取能力,实现红外小目标检测。模型通过卷积线性融合Transformer(CLFT)模块和双线性注意力机制(BAM)来增强目标特征,同时抑制噪声。此外,还利用U形卷积-膨胀卷积(UCDC)模块精细处理下采样...
#论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.10321 """ 摘要的翻译: 红外小目标检测(ISTD)在预警、救援和引导等方面有着广泛的应用。 然而,基于CNN的深度学习方法对缺乏清晰轮廓和纹理特征的红外小目标(IRST)分割效果不佳,而基于Transformer的方法由于缺乏卷积诱导偏差也难以取得显著的效果。
大模型由无数的神经元组成,不同的神经元有不同的功能,然而研究发现,并非不是所有的神经元在不同数据集上都是活跃的,而且神经元的稀疏性与特定任务能力呈正相关。为此,本文作者提出了一种神经元级高效微调方法:NeFT,它将参数训练粒度细化到单个神经元级别,性能上超过了全参数微调(FPFT)和高效参数微调(PEFT),开辟...
论文方法 CLFT模型的侧重点在于:a)超越现有的基于transformer的单模态模型;b)通过融合相机和激光雷达的数据,在交通目标语义分割领域能与基于CNN的方法进行竞争。CLFT沿用了密集预测(DPT)中transformer的整体结构,但是在其卷积解码器中调用了一种后期融合策略,该策略先是并行输入相机和激光雷达数据,然后融合它们的特征图表...
对,还是想到那个其实很切题的一句话嘛,就是我们正好聊到AI当时这个transformer这个模型,那篇论文不就叫attention is all you need吗?你所需要的就是注意力。 1 1号讲话人01:53:54 对,然后我前段时间看一本书,说attention是现代社会最稀缺的资源。是一个人能给你的最稀缺的,最慷慨的资源,我觉得就非常同意对。