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谷歌Transformer论文被发现错误
“武功再高,也怕菜刀”。就算是开山鼻祖,也有翻车的一天。现阶段类GPT(Generative Pre-trained Transformer)的语言大模型像雨后春笋一样,不断涌现。虽说这股浪潮是由Ch
重新思考视觉transformers的空间维度
欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言:由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对有效架构的设计约定的研究还较少。从 CNN 的成功设计原则出发
如何使用Transformer在Twitter数据上进行情感分类
介绍Transformer的发明最近取代了自然语言处理的世界。transformers是完全无视传统的基于序列的网络。RNN是用于基于序列的任务(如文本生成,文本分类等)的最初武器。但是,随着LSTM和GRU单元的出现,解决了捕捉文本中长期依赖关系的问题
谷歌Transformer再升级
当我们在翻译软件上输入 “Transformer is a novel neural network architecture based on a self-attention mechanism”
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