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2021-12-03 11:11 0 1522 推薦指數:
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論文標題:Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning 論文方向:圖像領域 論文來源:NIPS2020 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2006.07733 論文代碼 ...
Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning Intro 文章提出一種不需要負樣本來做自監督學習的方法,提出交替更新假說解釋EMA方式更新target network防止collapse的原因 ...
實現細節; 1.embedding 層 2.positional encoding層:添加位置信息 3,MultiHeadAttention層:encoder的self attention 4,sublayerConnection層:add&norm,使用 ...
torch.multinomial(input,num_samples,replacement=False, out=None) input 是一個張量,每一行的元素為非負 ...
Tensor是Pytorch的一個完美組件(可以生成高維數組),但是要構建神經網絡還是遠遠不夠的,我們需要能夠計算圖的Tensor,那就是Variable。Variable是對Tensor的一個封裝,操作和Tensor是一樣的,但是每個Variable都有三個屬性,Varibale的Tensor ...
首先在變量的操作上:Tensor對象支持在原對象內存區域上修改數據,通過“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原對象內存區域上修改數據Variable對象可求梯度,並且對Variable對象的操作,操作會被記錄,可通過grad_fn屬性查看上一次的操作,可通過data屬性 ...