UniVAE:基于Transformer的单模型、多尺度的VAE模型 大家都知道,Transformer的O(n2)复杂度是它的“硬伤”之一。不过凡事有弊亦有利,O(n2)的复杂度也为Transformer带来很大的折腾空间,我们可以灵活地定制不同的attention mask,来设计出不同用途的Transformer模型来,比如UniLM、K-BERT等。 本文介绍笔者构思的一个能用于...
个人理解，VAE、GAN和transformer架构的Diffusion模型，本质上都可以从隐变量的统一视角来看，如下图所示VAE...
原文:基于VAE、Transformer和LSTM的模型框架用于股票价格预测 股票价格预测因市场复杂性、波动性和非线性投资模式而具有挑战性。现有模型在市场波动时表现不佳。本文提出的集成框架结合了VAE、LSTM和Transformer的优势,以提升股票价格预测的准确性和可靠性。该解决方案在算法交易、风险分析和金融决策中具有重要应用。集成框架...
在生成式AI中,自回归模型通过逐步预测下一个数据点,从而生成整个序列 最简单的自回归模型是线性自回归模型(Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA),其假设当前时刻的数据是之前数据的线性组合。对于生成式AI,我们通常使用更复杂的深度学习模型,如循环神经网络(RNNs)、长短期记忆网络(LSTMs)和变换模型(Transfo...
vae预训练模型下载失败 一般是因为用的远程服务器的网络问题 1、去huggingface官网下载对应的模型 sd-vae-ft-ema网址:https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-ema/tree/main sd-vae-ft-mse网址:https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse/tree/main ...
VQ-VAE也可以用来做CV领域的自监督学习,比如BEIT就是把DALL·E训练好的codebook拿来用。将图片经过上面同样的过程quantise成的特征图作为ground truth,自监督模型来训练一个网络。后续还有VL-BEIT (vision language BEIT)的工作,也是类似的思路,只不过是用一个Transformer编码器来做多模态的任务 // 待更 第二部分...
6月 DDPM(即众人口中常说的扩散模型diffusion model) 10月 DDIM、Vision Transformer 2021年 1月 CLIP、DALL·E 3月 Swin Transformer 11月 MAE、Swin Transformer V2 2022年 1月 BLIP 4月 DALL·E 2 8月 Stable Diffusion、BEiT-3、Midjourney V3 ...
而且，和 CNN/RNN 相比，Transformer 这种以 attention 为主要组件的模型结构极具灵活性，迟早是要杀到...
个人理解，VAE、GAN和transformer架构的Diffusion模型，本质上都可以从隐变量的统一视角来看，如下图所示VAE...
而且，和 CNN/RNN 相比，Transformer 这种以 attention 为主要组件的模型结构极具灵活性，迟早是要杀到...