局部最小VS全局最小 使用迭代优化算法求解，一般只能保证找到局部最小值。 凸函数优化 1.如果代价函数f是凸，且限制集合C是凸，那么就是凸优化问题，局部最小一定是全局最小 2.严格凸优化问题有唯一的全局最小 凸 1.线性回归 …

🎯要点 🎯浏览器语言推理识别神经网络 | 🎯不同语言秽语训练识别数据集 | 🎯交互式语言处理解释 Transformer 语言模型 | 🎯可视化Transformer 语言模型 | 🎯语言模型生成优质歌词 | 🎯模型不确…

摘要 论文提出了一种名为Transformer Scale Gate（TSG）的模块，用于优化在语义分割任务中多尺度上下文信息的编码。现有的基于Transformer的分割模型在组合不同尺度的特征时没有进行选择，这可能导致次优尺度的特征降低分割的准确性…

加入注意力 1.编码器对每次词的输出作为key和value 2.解码器RNN对上一个词的输出是query 3.注意力的输出和下一个词的词嵌入合并进入RNN 一个带有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器模型 总结 1.seq2seq通过隐状态在编码器和解码器中传递信息 2.注意力机制可以根…

目录 一 deformable_LKA 1 deformable_LKA ① 大卷积核 ② 可变形卷积 ③ D-LKA Attention的2D和3D版本

3D 视觉感知任务，包括基于多摄像头的3D检测和地图分割对于自动驾驶系统至关重要。本文提出了一种名为BEVFormer的新框架，它通过使用空间和时间的Transformer 学习统一的BEV表示来支持多个自动驾驶感知任务。简而言之，BEVFormer通过预定义的网格形式的Bev Query与空间和时间空…

文章目录 一、高效学习因素1、开始学习2、高效学习因素五大因素3、高效学习公式 - 学习效果 时间 x 注意力 x 精力 x 目标 x 策略 一、高效学习因素 1、开始学习 对于 学习差 , 调皮捣蛋 的学生 , 不要把 学习成绩差 的 原因 归因为 不爱学习 / 没有学习方法 , 可能是 还没有 …

加入注意力 1.编码器对每次词的输出作为key和value 2.解码器RNN对上一个词的输出是query 3.注意力的输出和下一个词的词嵌入合并进入RNN 一个带有Bahdanau注意力的循环神经网络编码器-解码器模型 总结 1.seq2seq通过隐状态在编码器和解码器中传递信息 2.注意力机制可以根…

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局部最小VS全局最小 使用迭代优化算法求解，一般只能保证找到局部最小值。 凸函数优化 1.如果代价函数f是凸，且限制集合C是凸，那么就是凸优化问题，局部最小一定是全局最小 2.严格凸优化问题有唯一的全局最小 凸 1.线性回归 …