textRNN & textCNN的網絡結構與代碼實現！
1. 什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循環神經網絡解決文本分類問題，文本分類是自然語言處理的一個基本任務，試圖推斷出給定文本(句子、文檔等)的標簽或標簽集合。 文本分類的應用非常廣泛，如： 垃圾郵件分類：2分類問題，判斷郵件是否為垃圾郵件 情感分析：2分類問題 ...
原文：Transformer各層網絡結構詳解！面試必備！(附代碼實現)
. 什么是Transformer Attention Is All You Need 是一篇Google提出的將Attention思想發揮到極致的論文。這篇論文中提出一個全新的模型，叫 Transformer，拋棄了以往深度學習任務里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大熱的Bert就是基於Transformer構建的，這個模型廣泛應用於NLP領域，例如機器翻譯，問答系統，文本摘要和語音識別等等 ...
2019-09-26 15:08 1 1762 推薦指數：
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最近一直再看感知相關算法，如LSS、pointnet、pointpillar等相關論文與代碼，而當看到多相機檢測方法bevfomer論文時候，發現其結構使用了self.attention與cross-attention的transformer方法。 介於此，我將原來沉浸 ...
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