Transformer iN Transformer(TNT) TNT架构 给定一张图片,我们会将其分为 n 个patches \chi = [X^1, X^2, \dots, X^n] \in R^{n \times p \times p \times 3} ,其中 p \times p 表示每个patch的分辨率。我们将visual patches视为我们在前文提到的visual sentences以代表一张图片的信息,每个patch也...
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases machine-learningtutorialreinforcement-learningdeep-learningcnntransformerganrnnpruningtransfer-learningbertdiffusionself-attentionnetwork-compressionchatgptleedl-tutorial ...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
作者将其强大的门控机制作为an untied activation function in depth:r = σ(W^{(l)}_r y + U^{(l)}_r x), z = σ(W^{(l)}_z y + U^{(l)}_z x - b^{(l)}_g)\\ \hat{h} = tanh(W^{(l)}_g y + U^{(l)}_g (r ⊙ x))\\ g^{(l)}(x, y) = (1 - z) ...
该项目名为「vit-pytorch」，它是一个 Vision Transformer 实现，展示了一种在 PyTorch 中仅使用单个 transformer 编码器来实现视觉分类 SOTA 结果的简单方法。项目当前的 star 量已经达到了 7.5k，创建者为 Phil Wang，ta 在 GitHub 上有 147 个资源库。项目地址：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch ...
transformer对一维数据进行回归 transformer回归预测,最近动手玩了一下Transformer,找到了一个很适合练手的小例子,基于https://github.com/cxl-ustb/AISTransforemr的代码做了一些修改(感谢原作者),改进后的代码地址:GitHub-BITcsy/AISTransformer:利用transformer进
蛋白质与非编码DNA(NCDS)的相互作用是调控基因表达和代谢通路的关键,但其复杂性长期制约着高效生物工程的发展。传统方法依赖实验试错,耗时耗力;而现有深度学习模型大多聚焦单一分子类型(如仅蛋白质或仅DNA),难以捕捉跨模态的协同效应。 近期,上海交通大学与上海人工智能实验室联合团队在《bioRxiv》预印本平台提出ProDM...
NPU: 提供混合精度算力,支持72TOPs@INT4和18TOPs@INT8,原生支持Transformer架构模型,适用于CNN、LLM(如DeepSeek、Llama3、Qwen2.5)及多模态大模型(VLM)部署。 部署DeepSeek R1于AX650N与AX630C平台:https://www.elecfans.com/d/6450746.html 更多开源大模型适配案例请参考:https://github.com/AXERA-TECH/ax-...
AX650N是爱芯元智(AXERA)推出的一款高性能边缘侧AI芯片,专注于智能视觉感知与计算,广泛应用于智慧城市、智能制造、机器人等领域。以下是其核心特性及应用场景的详细分析: *附件:AX650N数据手册.pdf 一、核心规格与性能 算力配置 CPU : 八核ARM Cortex-A55@1.7GHz,支
大家都知道,传统Transformer模型在处理长文本时一直面临挑战,O(N²)的复杂度以及KV-Cache问题让长文本训练和推理效率大打折扣。 而这次,混元-TurboS巧妙地融合了Mamba和Transformer两种架构的优势: •Mamba的高效长序列处理能力 •Transformer强大的上下文理解能力 ...