最小化的递归神经网络RNN为Transformer提供了极速高效的代替打算
本文引见了长短期记忆网络，LSTM，和门控循环单元，GRU，这两种盛行的RNN变体的最小化版本——minLSTM和minGRU，这两个模型在训练时期可以齐全并行，并且经常使用的参数清楚缩小，使它们成为Tansformer的极速和有效的代替打......
OpenHarmony啃论文俱乐部
随便看到，CABAC能够在一切量化版本的Small，VGG16网络中取得更高的紧缩增益，经常使用CABAC的好处在于其固有的灵敏性，它可以用于失掉权重参数的先验统计数据，DeepCABAC经过定义前文所述的二值化环节，能够极速捕捉最大值凑近......
你或者碰到了大忽悠 NLP模型逾越人类水平
编译，张睿毅、武帅、钱天培一个军方训练的神经网络宣称可以分类图像中的坦克，但实践上，它只是学会了识别不同的亮度，由于一种类型的坦克仅出如今明亮的图片中，而另一种类型仅出如今较暗的图片中，一个游戏AI在学会了在第一关的最后故意死去，而不是在更......
基于自定义数据集的YOLOv8模型实战
Google开发者在线课程开局学习基于自定义数据集的YOLOv8模型实战译文精选作者，朱先忠2024，10，2508，30，57本文将经过一个完整的实战案例来展现经常使用Python、命令行或GoogleColab等方式在自定义数据集上训练......
一种成功符号钢琴音乐声响和谱表分别的GNN新方法
本文涵盖了我最近在ISMIR2024上宣布的论文，聚类和分别，一种用于乐谱雕琢的声响和谱表预测的GNN方法，的关键内容，简介以MIDI等格局编码的音乐，即使蕴含量化音符、拍号或小节消息，通常也缺少可视化的关键元素，例如语音和五线谱消息，这种......
最小化的递归神经网络RNN为Transformer提供了极速高效的代替方案
Transformer如今曾经成为大型言语模型，LLM，和其余序列处置运行程序的关键架构，但是，它们固有的二次方计算复杂性成为了将Transformer裁减至超长序列时的渺小阻碍，清楚参与了老本，这引发了人们对具备线性复杂性和恒定内存需求的......