一年六篇顶会的清华大神提出Fastformer：史上最快、效果最好的Transformer / 四六文摘

AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入! 在自然语言处理(NLP)领域,基于生成词向量的BERT算法由于其优秀的性能被关注.其中BERT算法最重要的部分便是Transformer.加速Transfo ...

机器之心报道自 2017 年 6 月谷歌发布论文<Attention is All You Need>后,Transformer 架构为整个 NLP 领域带来了极大的惊喜.在诞生至今仅仅 ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 214篇原创内容 Official A ...

©PaperWeekly 原创 · 作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP.神经网络 Attention 机制的复杂度是一个老大难问题了,改变这一复杂度的思路主要有两种:一是走稀疏化的思路, ...

NewBeeNLP 永远有料,永远有趣 194篇原创内容公众号最近又重新读了Transformer-XL和XLNet的论文和代码,又有很多新的感悟.其中,要想搞懂XLNet的同学一定要首先明白Tr ...

最近复旦放出了一篇各种Transformer的变体的综述(重心放在对Transformer结构(模块级别和架构级别)改良模型的介绍),打算在空闲时间把这篇文章梳理一下: 知乎:https://zhua ...

▊ 写在前面本文介绍了利用Transformer进行的视频识别问题.最近Transformer在视频识别领域的尝试在识别精度方面展现出了非常不错的结果,但在许多情况下,由于时间维度的额外建模,会导致 ...

▊ 写在前面 Transformer由于其强大的建模能力,目前在计算机视觉领域占据了重要的地位.在这项工作中,作者探究了Transformer的自注意(Self-Attention)模块是否是其实现图 ...

重磅干货,第一时间送达丰色发自凹非寺报道 | 量子位正如大家所知,在进行图像语义分割时,图像被编码成一系列补丁后往往很模糊,需要借助上下文信息才能被正确分割. 因此上下文建模对图像语义分割的 ...

0 写在前面 Transformer是一个强大的文本理解模型.然而,由于其对输入序列长度呈二次计算复杂度,Transformer是效率是比较低下的.虽然Transformer加速有很多方法,但在长序列 ...

写在前面近段时间,基于Transformer的结构在CV领域展现出了很大的应用潜力,已经逐渐掩盖了CNN的光芒.Transformer的缺点也很明显:计算复杂度和输入的特征大小呈平方的关系.因此直接 ...

详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2103.14899 项目链接:https://github.com/IBM/CrossViT 导言: 与卷积神经网络相比,最近出 ...

重磅干货,第一时间送达小白导读论文是学术研究的精华和未来发展的明灯.小白决心每天为大家带来经典或者最新论文的解读和分享,旨在帮助各位读者快速了解论文内容.个人能力有限,理解难免出现偏差,建议对文章 ...

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文提出了Focal Self-Attention,对当前token周围的区域进行细粒度的关注,对离当前token较远的区域进行粗粒度的关注,用这样的方式来更加有 ...

一年六篇顶会的清华大神提出Fastformer：史上最快、效果最好的Transformer