经典的Transformer在处理数据时，会将文本数据按照固定长度进行截断，这个看起来比较”武断”的操作会造成上下文碎片化以及无法建模更长的...
前段时间，NTIRE2023各个竞赛落下帷幕，近期各个冠亚军方案提出者也在逐步公开方案细节。今天给大家概要介绍一下"RTSR-Track1"赛道冠军...
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在整个注意力过程中，模型会学习了三个权重:查询、键和值。查询、键和值的思想来源于信息检索系统。所以我们先理解数据库查询的思想。
消费物联网市场的疲软状态已是事实，而当我们把目光聚焦到家电行业时，整体上也符合行业疲软发展的现象，以2023年Q1为例，家电市场整体...
本篇文章译自英文文档 Compile TFLite Models 作者是 FrozenGene (Zhao Wu) · GitHub更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端...
ERINE是百度发布一个预训练模型，它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识，在多项任务上超越了BERT。在模型结构方...
事件：英伟达在5月29日台北computex峰会发布了使用Grace-Hopper系列的DGX GH200超算。该超算典型配置为256个GH200（每个芯片1U服务器）+...
RT-DETR由百度开发，是一款端到端目标检测器，在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合...
在统计建模领域，理解总体趋势的同时解释群体差异的一个强大方法是分层(或多层)建模。这种方法允许参数随组而变化，并捕获组内和组间的...
深度学习进阶篇-预训练模型[4]：RoBERTa、SpanBERT、KBERT、ALBERT、ELECTRA算法原理模型结构应用场景区别等详解1.SpanBERT: Improving ...
自回归模型（Autoregressive Model, AR），通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言，AR模型通过要么从前到后计算文本序...
内容一览：近日，HyperAI 超神经有幸接触到 SegmentFault AIGC Hackathon 2023 北京站二等奖获得者 OAISIS 团队，与他们畅聊了本次参赛...
随着摩尔定律逐渐失效，以增加晶体管数量换取性能提升的通用处理器发展模式已经显出颓势。为了在晶体管数量限制下获得更多算力，就必须...
在正式讨论 Transformer-XL 之前，我们先来看看经典的 Transformer（后文称 Vanilla Transformer）是如何处理数据和训练评估模型的，如...
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时间序列数据是按一定时间间隔记录的一系列观测结果。它经常在金融、天气预报、股票市场分析等各个领域遇到。分析时间序列数据可以提供...
毕业生如何用AI写诗去纪念学生生活、外卖员如何边送餐边制作短视频，旅游博主如何让AI成为整个幕后团队……从ChatGPT4到百度文心一言，在...
本次视频教程是基于创龙教仪TL6748-PlusTEB教学实验箱完成的。本此教程的目的是了解MP3音频格式，掌握MP3音频编码的原理，并实现基于SYS...
本文将详细解释XGBoost中十个最常用超参数的介绍，功能和值范围，及如何使用Optuna进行超参数调优。
从字面上看，预训练模型（pre-training model）是先通过一批语料进行训练模型，然后在这个初步训练好的模型基础上，再继续训练或者另作...
想象一下，当你需要为某个工厂的生产车间构建一个基于视觉的目标检测应用时，传统方法需要花费大量时间采集数据样本，而且当工厂车间的...
Title: InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions Paper: [链接] Code: [链接]
目前看到的最通俗易懂、由浅入深的图解机器学习和GPT原理的系列文章，这是第一篇，由我和 GPT-4共同翻译完成，分享给大家。原作者：@Jay...
泊车场景是用户面对频次高的场景，其用户痛点感受最深，技术实现难度中等，量产落地机会大，用户买单倾向性高，是主机厂和自动驾驶供应...
内容一览：20 世纪以来，干细胞与再生医学技术一直是国际生物医学领域的热点前沿之一。现如今，研究人员已开始探索将干细胞转变为特定类...
作为与机器人开发者一路相伴、共同成长的开放社区，地平线开发者社区自发布TogetheROS.Bot机器人操作系统这一年时间，聚集起一批有想法...
造芯难，随着各产业的发展，研发不同场景下的芯片更难。不久前，OPPO 芯片设计子公司哲库关停，两名高管在最后一次会议上几度哽咽，宣布...
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最近语言模型在自然语言理解和生成方面取得了显著进展。这些模型通过预训练、微调和上下文学习的组合来学习。在本文中将深入研究这三种...
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