Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 5998-6008. ...
論文地址:https: arxiv.org abs . context cs.LG 研究的問題: 相對於LSTM來說,Transformer幾乎在所有的NLP任務上都能勝出。但是有一點,Transformer的時間復雜度是O n 的,因為對於每一步,它都需要計算該步與之前的所有context的attention信息。但LSTM則是O n 的復雜度。 這樣的性質,使得Transformer在序列長度 ...
2020-04-19 22:40 0 978 推薦指數:
Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2017: 5998-6008. ...
標題:MBT:多模態融合的注意力瓶頸 來源:NeurIPS 2021[https://arxiv.org/abs/2107.00135] 代碼:暫無 一、問題的提出 多模 ...
論文閱讀:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 目錄 論文閱讀:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 簡介 模型整體 ...
DynaBERT: Dynamic BERT with Adaptive Width and Depth 論文中作者提出了新的訓練算法,同時對不同尺寸的子網絡進行訓練,通過該方法訓練后可以在推理階段直接對模型裁剪。依靠新的訓練算法,本文在效果上超越了眾多壓縮模型,比如DistillBERT ...
論文閱讀:Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd 2019年04月11日 23:08:02 Kivee123 閱讀數 836 ...
Residual Attention 文章: Residual Attention: A Simple but Effective Method for Multi-Label Recognition, ICCV2021 下面說一下我對這篇文章的淺陋之見, 如有錯誤, 請多包涵指正. 文章 ...
論文:Lite Transformer with Long-Short Range Attention by Wu, Liu et al. [ code in github ] LSRA特點:兩組head,其中一組頭部專注於局部上下文建模(通過卷積),而另一組頭部專注於長距離關系建模 ...
Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind ECCV-2018 Updated on 2020-03-11 14:58:12 Paper:https ...