金融界2025年4月10日消息，国家知识产权局信息显示，浙江时空智子大数据有限公司申请一项名为“基于LG-Transformer模型的百米级臭氧浓度数据估算方法”的专利，公开号 CN 119783886 A，申请日期为2024年12月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于LG‑Transformer模型的百米级臭氧浓度数据估算方法，其方法包括：S1、收集路...
如上图所示,本文提出的LG-Transformer分为四个stage,经过每个stage之后特征的空间维度缩小为原来的一半,通道维度提升为原来的两倍。 LG Attention的注意力模块和Swin-Transformer中的注意力模块相似,不同的是,除了采用了Swin-transformer的Attention模块,作者还将特征进行了不同比例的降采样,然后将不同比例降采样之后的特...
代码:https://github.com/ljpadam/LG-Transformer(未开源) 2. Motivation CNN和Transformer目前是CV任务主要流行的两种结构,这两个结构的主要不同是感知范围不一样:CNN的感受野受卷积核大小的限制,因此CNN的建模范围只能在一个卷积核的感受野之内;Transformer的Self-Attention是做全局信息的建模,因此Self-Attention的感知...
本发明公开了一种基于LGTransformer的通信信号调制识别方法,涉及通信信号调制识别领域,其包括以下步骤:对通信调制信号进行采样,得到IQ序列;将IQ序列转化成幅度/相位序列;构建LGTransformer模型;对LGTransformer模型进行分类训练,得到训练后的LGTransformer模型;采用训练后的LGTransformer模型对目标AP序列进行分类识别.本方法具有...
一、Transformer创始八子:人均身价百万美元起 在详细讲述Transformer架构的前世今生之前,我们可以先来认识一下这八位作者,他们分别是Ashish Vaswani、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit、Illia Polosukhin、Noam Shazeer、Llion Jones、Lukasz Kaiser和Aidan Gomez。
transformer架构输入部分 transform框架 目录 摘要 transforme简介 如何做Seq2seq 1、Encoder 2、Decoder 3、Encoder和Decoder二者如何传递资讯 总结 摘要 本次对transforme展开学习,对于Encoder和Decoder作为本次学习的重点,旨在理解transforme框架的工作原理。 transforme简介...
[LG]《MatFormer: Nested Transformer for Elastic Inference》Devvrit, S Kudugunta, A Kusupati, T Dettmers, K Chen, I Dhillon, Y Tsvetkov, H Hajishirzi, S Kakade, A Farhadi, P Jain [Google Research & University of Texas at Austin & University of Washington] (2023) O网页链接 #机器学习...
LGCT: Local–Global Collaborative Transformer for Fusion of Hyperspectral and Multispectral Images (TGRS 2024) Official code repo for LGCT: Local–Global Collaborative Transformer for Fusion of Hyperspectral and Multispectral Images (TGRS'24) [PDF] Wangquan He, Xiyou Fu, Nanying Li, Qi Ren and ...
金融界2025年4月10日消息,国家知识产权局信息显示,浙江时空智子大数据有限公司申请一项名为“基于LG-Transformer模型的百米级臭氧浓度数据估算方法”的专利,公开号 CN 119783886 A,申请日期为2024年12月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于LG‑Transformer模型的百米级臭氧浓度数据估算方法,其方法包括:S1、收集路网数...
In response, we propose a novel unsupervised model called LGAT, which can automatically learn graph structures and leverage an enhanced Anomaly Transformer architecture to capture temporal dependencies. Moreover, the model features a new encoder–decoder architecture designed to enhance context extraction ...