该数据集更具挑战性和实用性,具有更大的布局多样性、域多样性和内容多样性。 然后,提出了设计序列形成(DSF)方法,以模拟人类设计师的设计过程重新组织布局中的元素,并提出了一种基于CNN-LSTM的条件生成对抗网络(GAN)来生成适当的布局。具体来说,鉴别器是设计序列感知的,将监督生成器的“设计”过程。 实验结果验证...
LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber 提出，由于深度学习在2012年的兴起，LSTM又经过了多位行业大佬的改良和发展(Felix Gers, Fred Cummins, Santiago Fernandez, Justin Bayer, Daan Wierstra, Julian Togelius, Faustino Gomez, Matteo Gagliolo, and Alex Gloves)，由此便形成了比较系统且完整的LSTM框架，并...
LSTM首先在1997年由Hochreiter & Schmidhuber 提出,由于深度学习在2012年的兴起,LSTM又经过了多位行业大佬的改良和发展(Felix Gers, Fred Cummins, Santiago Fernandez, Justin Bayer, Daan Wierstra, Julian Togelius, Faustino Gomez, Matteo Gagliolo, and Alex Gloves),由此便形成了比较系统且完整的LSTM框架,并且...
1.图像内容描述生成：LSTM可以与卷积神经网络（CNN）结合，用于生成图像的文字描述。虽然LSTM能够生成描述...
作为早期的尝试,ELMo [21] 提出了通过首先预训练双向LSTM(biLSTM)网络(而不是学习固定的单词表示),然后根据特定的下游任务微调biLSTM网络,以捕获上下文感知的单词表示。此外,基于高度可并行化的Transformer架构[22]和自注意机制,BERT [23] 提出了通过在大规模未标记的语料库上使用特别设计的预训练任务预训练双向语言...
在NLP 领域,许多著名的大型语言模型,如 BERT 和 GPT,都采用 Transformer 架构作为其主要构建模块。与之前的构建模块,即 LSTM 和 GRU 相比,具有优势。 在CV 中,Vision Transformer (ViT) 和 Swin Transformer 后来进一步发展了这一概念,将 Transformer 体系结构与视觉组件相结合,使其能够应用于基于图像的下行系统。
然后,提出了设计序列形成(DSF)方法,以模拟人类设计师的设计过程重新组织布局中的元素,并提出了一种基于CNN-LSTM的条件生成对抗网络(GAN)来生成适当的布局。具体来说,鉴别器是设计序列感知的,将监督生成器的“设计”过程。 实验结果验证了新基准的有用性和所提出方法的有效性,该方法通过为不同的画布生成适当的布局...
然后,提出了设计序列形成(DSF)方法,以模拟人类设计师的设计过程重新组织布局中的元素,并提出了一种基于CNN-LSTM的条件生成对抗网络(GAN)来生成适当的布局。具体来说,鉴别器是设计序列感知的,将监督生成器的“设计”过程。 实验结果验证了新基准的有用性和所提出方法的有效性,该方法通过为不同的画布生成适当的布局...
当时,谷歌刚发布《Attention is All You Need》这篇论文,推出了Transformer(即一种利用自注意力机制来提高模型训练速度的深度学习模型)深度学习架构。我们现在用的ChatGPT,其实是在这个架构基础上发展起来的。但那时候我们用的是2014年的CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络)与LSTM(Long short-term memory,...
在AI领域,大家对于Transformer的认可度不断提升。Transformer不同于之前的LSTM或RNN,它直接将文本信息进行铺平,将每一个词都当作一个并列的元素,根据轻重缓急来选择性地处理。这种处理方式类似于人类阅读一句话时的过程,我们会关注一些重要的词,而忽略一些串场的词汇。