处理自然语言序列的模型有rnn, cnn(textcnn),但是现在介绍一种新的模型,transformer。与RNN不同的是,Transformer直接把一句话当做一个矩阵进行处理,要知道,RNN是把每一个字的Embedding Vector输入进行,隐层节点的信息传递来完成编码的工作。简而言之,Transformer直接粗暴(后面Attention也就是矩阵的内积运算等)。 Transfo...
在实验中,作者发现,在中等规模的数据集上(例如ImageNet),transformer模型的表现不如ResNets;而当数据集的规模扩大,transformer模型的效果接近或者超过了目前的一些SOTA结果。作者认为是大规模的训练可以鼓励transformer学到CNN结构所拥有的translation equivariance和locality. 2. Model Vision Transformer (ViT)结构示意图 模...
- SCTNet架构:提出了一种单分支卷积神经网络(CNN),该网络在训练时利用transformer作为语义分支来提取丰富的长距离上下文信息,而在推理时仅部署单分支CNN。 - CFBlock:设计了一种称为CFBlock(ConvFormer Block)的transformer-like CNN块,使用仅卷积操作模拟transformer块的结构,以学习transformer分支的语义信息。 - Seman...
CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中,比如分类,检测,分割,CNN通过共享卷积核提取特征,减少网络参数数量,提高模型效率,另一方面CNN具有平移不变性,即无论特征被移动到图像的哪个位置,网络都能检测到这些…
Transformer模型包括一个编码器(Encoder)和一个解码器(Decoder)。编码器将输入序列编码为隐藏状态,解码器根据编码器的隐藏状态生成输出序列。编码器和解码器的具体操作步骤如下: 将输入序列编码为词嵌入(Word Embedding)。 计算查询、关键字和值的位置编码。
在深度学习领域,CNN(卷积神经网络)和Transformer是两种极具影响力的模型架构。CNN以其强大的空间特征提取能力在图像和视频处理中占据主导地位,而Transformer则以其卓越的序列建模能力在自然语言处理领域大放异彩。近年来,研究人员开始探索将Transformer引入CNN中,以进一步提升模型的性能和应用范围。本文将详细介绍CNN模块中引...
最后,这些方法无法应用于视觉 Transformer 模型进行优化,因为存在LayerNorm层。 为了缓解这些问题,作者提出了一个渐进训练策略和一种新的模块削减方法,该方法可以剪枝CNN和视觉 Transformer 模型。渐进训练策略可以在充分利用基准模型权重的子网结构上平滑地转移基准模型结构,从而实现更高的准确性。
可以看到,Transformer以及CNN、RNN是不同的深度学习模型,Transformer是一种基于自注意力机制的特征提取网络结构,主要用于自然语言处理领域。CNN是一种基于卷积层的特征提取网络结构,主要用于图像处理领域。RNN是一种基于循环层的特征提取网络结构,用于自然语言处理,也用于计算机视觉。总体而言,因为使用自注意力机制(self-atte...
【新智元导读】Transformer和CNN在处理视觉表征方面都有着各自的优势以及一些不可避免的问题。因此,国科大、鹏城实验室和华为研究人员首次将二者进行了融合并提出全新的Conformer模型,其可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力。论文已被ICCV 2021接收。
这才是研究生该看的 一分钟搞懂CNN 卷积神经网络! 宇宙第一AI课堂 1863 13 我竟然半天学会了6大深度学习经典神经网络模型!CNN/RNN/GAN/GNN/Transformer/LSTM 一次吃透原理与实战! 计算机视觉那点事 1048 31 神经网络到底是干啥的?迪哥精讲5大深度神经网络(CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM)入门到实战,一次带你...