2、对CV的冲击 卷积神经网络(convolutional neural networks)是受人类视觉中枢的神经元连接结构启发而设计,可以说为CV量身定做的网络结构,而且从2012年AlexNet时代开始,也几乎一直是CV领域的主流网络架构,直到最近Transformer开始动摇CNN的首发地位。Transformer依赖的注意力机制和CNN的稠密的局部信息解析是很互补的两种思路,...
Attention也是Transformer结构新能优越的主要特性之一。当然,比Transformer这种数值计算更像神经元计算的是Spiking Neural Network。SNN是通过模拟神经元中的Synapse的网络结构,其优点是节约能源,但是精度方面较之Transformer差了很多。最近SNN也开始加入Attention机制,成绩有了很显著的提高,有一篇SpikingGPT的工作,就是结合Attent...
ninp)self.position=nn.Linear(ninp,nhead*2)self.layers=nn.ModuleList(nn.ModuleList([nn.ModuleList([nn.Linear(ninp,nhid),nn.Linear(nhid,ninp),nn.Dropout(dropout)])for_inrange(n
5.5.2 Knowledge Distillation Hinton的文章Distilling the Knowledge in a Neural Network 首次提出了知识蒸馏(Knowledge Distillation)的学习学习,通过引入与教师网络(teacher network:复杂、但推理性能优越)相关的软目标(soft-target)作为total loss的一部分,以帮助学生网络(student network:精简、低复杂度)的训练,实现知...
RNN（Recurrent Neural Network）是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集...
这些问题基本在神经网络模型中被解决,而要了解神经网络模型,就要从感知器(Perceptron)开始。1957 年感知机模型被提出,1959 年多层感知机(MLP)模型被提出。MLP 有时候也被称为 ANN,即 Artificial Neural Network,接下来我们来深入浅出地了解一下,并有一些动手的练习。
for layer in self.layers: x = layer(x, mask=mask) x = self.layer_norm(x) return x class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size, d_model, n_heads, d_ff, n_layers): super(Transformer, self).__init__() ...
论文「The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation」给出了 RNN/CNN/Transformer 速度对比实验,结论是:Transformer Base 速度最快;CNN 速度次之,但是比 Transformer Base 比慢了将近一倍;Transformer Big 速度再次,主要因为它的参数量最大,而吊在车尾最慢的是 RNN 结构。
[1] M. Luong et al, Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, arXiv:1508.04025v5 (2015). [2] A. Vaswani et al. Attention is all you need, Advances in neural information processing systems (2017). [3] J. Devlin et al. Bert: Pre-training of deep bidirectional...
卷积神经网络(convolutional neural networks)是受人类视觉中枢的神经元连接结构启发而设计,可以说为CV量身定做的网络结构,而且从2012年AlexNet时代开始,也几乎一直是CV领域的主流网络架构,直到最近Transformer开始动摇CNN的首发地位。Transformer依赖的注意力机制和CNN的稠密的局部信息解析是很互补的两种思路,在视觉领域也早就...