大部分人更加熟悉的在于 2012 年 AlexNet 利用 GPU 在当年的视觉图像分类挑战赛（ImageNet）上取得了非常惊人的 Top-1 准确度，之后以卷积层为范式的卷积神经网络（CNN）发展出多种经典模型。 在 2014 到 2017 年间，Inception, ResNet, VGG 等模型均达到了非常好的 SOTA 性能，其设计的小卷积核感受野，多路跨...
然后,本文作者将结果特征添加到第3和第4阶段的输入特征中。 3、Head Layer 头部层将由多个块提取的特征输入全局平均池化(GAP)层以减少特征维度。最后,特征将被输入到完全连接的头部层进行分类。 3.2、Strip Mixing Block和Channel Mixing Block 1、Strip Mixing Block 为了提高 Token 的交互能力,本文作者设计了该...
data.head() 1. 2. 3. 4. 赋值 AI检测代码解析 X = data.drop(['y'],axis=1) y = data.loc[:,'y'] X.head() 1. 2. 3. 数据可视化 AI检测代码解析 from matplotlib import pyplot as plt fig1 = plt.figure(figsize=(5,5)) passed=plt.scatter(X.loc[:,'x1'][y==1],X.loc[:,'...
qkv=self.qkv(x)qkv=rearrange(qkv,"b n (three heads head_c) -> three b heads n head_c",three=3,heads=self.num_heads)q,k,v=qkv[0]*self.scale,qkv[1],qkv[2]attn=(q @ k.transpose(-2,-1))#B,head,N,Nattn=attn.softmax(dim=-1)attn=self.attn_drop(attn)out=(attn @...
视觉transformers在图像分类和其他视觉任务中的强大性能通常归因于其多头（multi-head）注意力机制。在以往的研究中，视觉transformer架构通常由多头注意层和一个沿特征维度应用的前馈层（即线性层或单层MLP）组成。其中注意力层的设计为模型提供了一个全局感受野。它可视为数据相关的线性层，当应用于图像块时，它类似于（...
注意力相关的工作也有了井喷式发展,比如 Vit[9], Deit[10] 就是最初有效融合 Transformer 思想的工作,DeepViT[11] 则是尝试混合多个注意力模块(attention head mixing),CaiT[12]将原 Transformer 中的注意力层分化为两个阶段进行学习,CrossViT[13],PiT[14],LeViT[15],CvT[16]以及其他更多相关工作都把 ...
df.head() 1. 2. 3. 4. 5. 空值分析发现没有空值 AI检测代码解析 import missingno as msno msno.matrix(df) 1. 2. 3. 特征工程: 大概就是把数据的一些string项转化为int分类 AI检测代码解析 df = df.replace('Yes', 1) df = df.replace('No', 0) ...
视觉transformers在图像分类和其他视觉任务中的强大性能通常归因于其多头(multi-head)注意力机制。在以往的研究中,视觉transformer架构通常由多头注意层和一个沿特征维度应用的前馈层(即线性层或单层MLP)组成。其中注意力层的设计为模型提供了一个全局感受野。它可视为数据相关的线性层,当应用于图像块时,它类似于(并不...
【MLP】中英双字 You are In My Head Like a Catchy Song(宛若旋律驻我心) 720P 8385 6 00:58 App 【小马oc动画手书】m5的阴暗面 6790 10 02:09 App 所有小马都是星光熠熠,她们的生活是怎么样的呢? 4458 2 01:44 App 【MLP/EQG】 中英双字 Magic of Friendship MV 1080P 2905 3 00:24 App 【转...
(axis=1) x = self.head(x) return x def forward(self, x): x = self.forward_features(x) return x def _init_weights(m, n): """ Mixer weight initialization """ if isinstance(m, nn.Linear): if n.startswith("head"): zeros_(m.weight) zeros_(m.bias) else: xavier_uniform_(m....