Transformer 是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理 (NLP) 任务,例如翻译、文本分类和问答。 Vaswani 等人在开创性论文“Attention Is All You Need”中介绍了它们。 2017年。 将Transformer 想象为一种复杂的语言模型,它通过将文本分解为更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生...
Transformer是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理NLP任务,如翻译、文本分类和问答系统。它们是在2017年发表的开创性论文“Attention Is All You Need”中引入的。 将Transformer想象成一个复杂的语言模型,通过将文本分解成更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生成连贯流畅的回复。
Transformer是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理NLP任务,如翻译、文本分类和问答系统。它们是在2017年发表的开创性论文“Attention Is All You Need”中引入的。 将Transformer想象成一个复杂的语言模型,通过将文本分解成更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生成连贯流畅的回复。
一文弄懂CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 1. 引言 本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可处理图像以提取有意义...
通过VAE、GAN 和 Transformer 释放生成式 AI 介绍 生成式人工智能是人工智能和创造力交叉的一个令人兴奋的领域,它通过使机器能够生成新的原创内容,正在给各个行业带来革命性的变化。从生成逼真的图像和音乐作品到创建逼真的文本和沉浸式虚拟环境,生成式人工智能正在突破机器所能实现的界限。在这篇博客中,我们将探索...
如何从零入门CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM!清华大佬一天就教会了我如何入门神经网络算法,绝对通俗易懂 331 17 5:10:37 App 项目实战+源码讲解!【对抗生成网络GAN】这大概率是最详细的深度学习-神经网络教程了吧!真的通俗易懂!(人工智能、深度学习、机器学习算法、AI、图像处理) 602 1 6:15:11...
而Transformer的目标是最小化预测目标和实际结果之间的差异。 3.应用领域不同 VAE和GAN主要用于生成模型的领域,如图像生成、风格迁移等。而Transformer则广泛应用于自然语言处理(NLP)领域,如机器翻译、语言模型等。 4.学习方式不同 VAE和GAN都是无监督学习的方法,它们通过学习数据的潜在分布来生成新的数据。而...
最近发现了一篇效果很好的ICCV新论文,讲的是一种基于GAN的Transformer模型ActFormer,该模型不仅实现了SOTA性能,也拥有较强的适应性,在单人动作生成任务中达到了99.9%的动作识别准确率。 这类模型采用了Transformer+GAN的组合策略,利用了Transformer的序列建模能力来增强GAN的生成能力,可以给我们提供更加高质量、多样化的数据...
TransGAN整体的原理与GAN相同,主要的不同是Generator和Discriminator都是用Transformer构造的。 Memory-Friendly Generator Generator的设计是显存友好的,由多个stage组成,每个stage由几个Transformer Encoder堆叠形成。随着stage的增加,不断的增加feature map的分辨率,直到和目标分辨率相同。以左图为例,将随机noise作为输入,通过...