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2024-03-19 talkingdev

论文:自注意力机制下的下一个标记预测技术揭秘

下一个标记预测作为一个简单的目标,却能引发复杂的行为模式。最新的研究发现,仅通过一个自注意力层并结合梯度下降法训练,就能将问题分解为困难的检索和柔和的组合,这一过程不仅实现了上下文学习,还显著提升了模...

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2024-02-21 talkingdev

新视频分析技术TDViT发布:提升稠密视频分析效率

近日,一种新的Temporal Dilated Video Transformer (TDViT)技术被发布,旨在提高稠密视频任务的分析能力,如逐帧视频对象检测。该技术采用多头自注意力机制,可进行多层次、多尺度的特征提取,同时利用空间和时间的...

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2023-04-15 talkingdev

深度解析Transformer模型及其工作原理

新闻内容: Transformer模型是一种深度学习模型,近年来在自然语言处理任务中表现出色。那么,它究竟是什么,又是怎么工作的呢?以下是本文的重点: - Transformer模型是什么 - Transformer模型的历史和发展...

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