SparseTSF/MLP enhances non-linear learning capabilities, demonstrating stronger competitiveness on _high-dimensional multivariate datasets_, such as Traffic (Average MSE **0.412 -> 0.396**). 🚩 **News** (2024.09) Another one of our recent works, [CycleNet](https://github.com/ACAT-SCUT/Cycle...
因此,作者设计了一个无注意力的网络,称为sMLPNet,它只使用卷积和MLP作为构建块。sMLPNet采用了与ViT和MLP-Mixer类似的体系结构,且通道混合模块与他们完全相同。在每个token混合模块中,采用深度卷积来利用局部偏置,并使用改进的MLP来建模全局依赖关系。具体来说,作者提出了具有轴向(即横向和纵向)全局依赖建模特征的稀...
因此,作者设计了一个无注意力的网络,称为sMLPNet,它只使用卷积和MLP作为构建块。sMLPNet采用了与ViT和MLP-Mixer类似的体系结构,且通道混合模块与他们完全相同。在每个token混合模块中,采用深度卷积来利用局部偏置,并使用改进的MLP来建模全局依赖关系。 具体来说,作者提出了具有轴向(即横向和纵向)全局依赖建模特征的...
machine-learningsparsitydeep-learningclassificationmlpsparse-neural-networkssparse-training UpdatedFeb 20, 2023 Python Star2 This is the repository for the SNN-22 Workshop paper on "Generalization and Memorization in Sparse Neural Networks". deep-learningfisher-information-matrixsparse-neural-networkssparse-...
Fine-tuning the base CLIP model according to the mcl pseudo labels, and freeze all parameters except the mlp layers: srun --gres=gpu:8 python CLIP-MoE/train/train_mcl.py --epochs 1 --exp-name clip-mcl-s1 --MCL-label-path CLIP-MoE/train/save_mcl_tmp/clip-mcl_0_pseudo_labels.pt -...
liuruiyang98/Jittor-MLP 170 Tasks Edit Image Classification Datasets Edit ImageNet Results from the Paper Edit Ranked #431 on Image Classification on ImageNet Get a GitHub badge TaskDatasetModelMetric NameMetric ValueGlobal RankResultBenchmark Image Classification ImageNet sMLPNet-B (ImageNet...
mlp import MLP # Initialise module... mlp = MLP( input_size=x_dim, hidden_size=h_dim, activation=nn.GELU(), num_experts=E, top_k=k ) # Calling module... Y = mlp( X, # input tensor k_weights, # top-k weights from router k_idxs # top-k indices from router )...
在这个模块中,首先使用一系列的多层残差感知机(MLP)来估计每个锚点实例的深度分布。基于估计的深度分布,并使用3D锚点的中心点深度,模块计算一个深度置信度,这个置信度代表了在预测的深度上锚点实例特征的可信程度。 C_m=\mathrm{Bilinear}\Big(\Psi_{depth}(F_m^{^{\prime}}),x_m^2+y_m^2\Big)\\F_m...
分析一下常用的门控-MLP 块,由三个全连接层组成,并执行以下计算: 其中Fact代表不同的激活函数。 评估ReLULlama-7B [59] 和原始 Llama-2-7B [60] 的稀疏性,如表所示。结果表明,现有的 ReLUfication 方法只能将稀疏性从 40% 提高到 67%,表明其在显著增强模型稀疏性方面效果有限。 现有的 ReLUfication 方法...
All weights attention and MLP layers should be successfully loaded. The resulted SparseFormer should be fine-tuned to output meaningful results since the sampling & decoding and roi adjusting part are newly initialized. Maybe you can fine-tune it to be a CLIP-based open-vocabulary detector (have...