Diffusion Model AnoDDPM: Anomaly detection with denoising diffusion probabilistic models using simplex noise. CVPR, 2022. paper Diffusion models for medical anomaly detection. MICCAI, 2022. paper Di…
论文《SiT: Exploring Flow and Diffusion-based Generative Models with Scalable Interpolant Transformers》[1] 中的实验表明,如上图所示,线性的扩散过程(Linear)或广义方差守恒扩散过程(GVP)比 VP-SDE 有更小的流线长度(Path length),这意味着前两者的生成路径更平滑更直,速度场的变化量更小,模型的建模会更容易...
Trajectory Transformer TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划(planning)方法。在建模方面,它将整个序列中的元素都离散化,然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归(auto-regressive)方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续。因为建模了后续序列...
比如第一个句子的“pole”、”fallen”和“wires”这几个邻近单词暗示了“Transformer”和物理环境相关。第二个句子的“model”和“natural language processing and image classification”则直接告诉我们此处的“Transformer”是深度学习相关概念。最终我们通过上下文语境(句子中的其他词)可以推断“Transformer”的准确含义。
Transformer模型:深入剖析BERT、GPT(1/2/3/3.5/4)、DETR、ViT、Swin Transformer等经典模型的原理与应用;生成式模型:探索变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型(Diffusion Model)等技术;目标检测算法:详细讲解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法的实现与优化;图神经网络:深入研究GCN、GAT、...
TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划(planning)方法。在建模方面,它将整个序列中的元素都离散化,然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归(auto-regressive)方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续 ...
TT 的做法则更类似传统的基于模型的强化学习 (model-based RL) 的规划(planning)方法。在建模方面,它将整个序列中的元素都离散化,然后用了 GPT-2 那样的离散的自回归(auto-regressive)方式来建模整个离线数据集。这使得它能够建模任意给定除去 return-to-go 的序列的后续 ...
在大模型领域,我们最熟悉的递归模式当属扩散模型(Diffusion Model)。它通过在数据空间中逐步去噪的方式生成内容,从一个随机噪声开始,经过数百次迭代,最终产生高质量的图像或其他内容。这种"反复提炼"的递归思想启发了一种全新的语言模型架构。 图片 (整个Diffusion过程就是疯狂递归) ...
They invented a new simplified relative positional encoding based on learned bias values that are added to the attention matrix pre-softmax. This bias is shared and injected into each attention layer. I have decided to include this because it offers a cheap way to have relative positional ...
Transformer模型:深入剖析BERT、GPT(1/2/3/3.5/4)、DETR、ViT、Swin Transformer等经典模型的原理与应用;生成式模型:探索变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型(Diffusion Model)等技术;目标检测算法:详细讲解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等算法的实现与优化;图神经网络:深入研究GCN、GAT、...