4.7 Pytorch代码实现 一、前言 在自然语言处理(NLP)领域,模型架构的不断发展极大地推动了技术的进步。从早期的循环神经网络(RNN)到长短期记忆网络(LSTM)、Transformer再到当下火热的Mamba(放在下一节),每一种架构都带来了不同的突破和应用。本文将详细介绍这些经典的模型架构及其在PyTorch中的实现,由于我只是门外汉(...
针对CNN+transformer组合方向的研究也成为了当下计算机视觉领域研究中的大热主题。 CNN-Transformer架构凭借众所周知的优势,在视觉任务上取得了令人瞩目的效果,它不仅可以提高模型在多种计算机视觉任务中的性能,还能实现较好的延迟和精度之间的权衡。为挖掘CNN-Transformer混合架构更多的潜力,有关于它的各种变体的研究也逐步增...
结合CNN和Transformer的特点提出了基于改进MobileVit的恶意代码分类方法.首先,采用恶意代码可视化的样本预处理方法,加快模型收敛;然后,结合CNN和自注意力机制,提出了基于代价敏感性的MobileVit模型,通过改进Transformerencoder结构和加入FocalLoss方法,降低模型的训练成本,在提高模型对恶意代码样本表征能力的同时,保证模型对少数...
TextCNNTextCNN以卷积神经网络应用于NLP，通过权值共享捕捉局部特征。然而，它的优点和缺点并存，需要权衡全局与局部的权衡点。TransformerTransformer以自注意力机制为核心，通过多头注意力和前馈网络处理序列。其优点在于处理长距离依赖，但复杂性可能导致计算成本上升和过拟合的风险。通过PyTorch实现时，每种模型...
遥感语义分割,包括unet,deeplabv3+,pspnet,hrnet,fcn,swinunet,transunet,unetformer,segformer等各种基于CNN和Transformer的模型可以随机组合各种架构代码实现 遥感语义分割模型介绍 遥感图像语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在对卫星或航空图像中的每个像素进行分类。这一任务对于环境监测、城市规划、灾害响应等领域...
本发明属于网络安全技术领域,具体涉及一种基于CNN和Vi Transformer的软件恶意代码识别方法,包括:对恶意代码源程序进行反汇编操作;将反汇编后的数据转换为灰度图;将灰度图输入到CNN网络,得到局部特征图;将局部特征图输入到转化模块中进行编码处理;将编码后的数据输入
完美缝合Transformer和CNN,性能达到图像分割UNet家族的巅峰,附原文和代码#人工智能 #论文 #图像分割 #卷积神经网络 #Transformer - AI论文炼 丹师于20230908发布在抖音,已经收获了8.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
CNN与transformer完美结合,整合局部与全局注意力,附原文和代码,结尾送书#人工智能 #深度学习 #卷积 #transformer - 不读AI论文就会Die 丫丫呀于20240525发布在抖音,已经收获了3.7万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
DianFei小颠创建的收藏夹默认收藏夹内容:【太全了】从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等60个深度学习神经网络!几乎能解决所有代码和论文难题!,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
Supervised learning of Convolutional Neural Networks (CNNs), also known as supervised Deep Learning, is a computationally demanding process. To find the mo... A Viebke,S Pllana - IEEE International Conference on High Performance Computing & Communications 被引量: 20发表: 2015年 SP-SIFT: enhancin...