CMT:卷积与Transformers的高效结合

时间：2023-09-07 09:34:30浏览次数：44

标签：高效 Transformers 卷积局部网络 CMT

论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。

CMT:体系结构

CMT块由一个局部感知单元(LPU)、一个轻量级多头自注意模块(LMHSA)和一个反向残差前馈网络(IRFFN)组成。

https://avoid.overfit.cn/post/2da9f18b7b6d4da89b44eb16c861ab88

标签：高效,Transformers,卷积,局部,网络,CMT
From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/17683978.html

【ICML2022】Understanding The Robustness in Vision Transformers
来自NUS&NVIDIA文章地址：[2204.12451]UnderstandingTheRobustnessinVisionTransformers(arxiv.org)项目地址：https://github.com/NVlabs/FAN一、MotivationCNN使用滑动窗的策略来处理输入，ViT将输入划分成一系列的补丁，随后使用自注意力层来聚合补丁并产生他们的表示，ViT的......
深度神经网络中基于卷积操作的自适应学习算法研究
本文提出了一种基于卷积操作的自适应学习算法，用于深度神经网络中。该算法通过引入复杂的数学公式和高阶张量操作，实现了对复杂模式的准确建模和学习。我们通过对网络架构的改进和参数的优化，提高了模型的泛化能力和性能表现。实验结果表明，我们的算法在多个基准数据集上取得了优于现有......
【矩阵论】含卷积求导和优化问题闭式解
本篇使用的符号说明，考虑优化问题\[\min\limits_{K}\frac12\|A*K-B\|_F^2+\gamma\|K\|_F^2,\tag{1}\]其中\(A,B\inM_{m,n}\)，通常卷积核我们认为是\(K\inM_{k}\)，为了保证傅里叶变换后维度一致，我们将\(K\)用零元素填充至\(M_{m,n}\)。由于傅里叶变换是酉变换，因此\((1)\)等价为......
带你上手基于Pytorch和Transformers的中文NLP训练框架
本文分享自华为云社区《全套解决方案：基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架，支持大模型训练和文本生成，快速上手，海量训练数据》，作者：汀丶。1.简介目标：基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生......
理解图傅里叶变换和图卷积
图神经网络（GNN）代表了一类强大的深度神经网络架构。在一个日益互联的世界里，因为信息的联通性，大部分的信息可以被建模为图。例如，化合物中的原子是节点，它们之间的键是边。图神经网络的美妙之处在于它们能够在不牺牲重要细节的情况下直接对图结构数据进行操作。这一点在处理复杂的数......
使用 AutoGPTQ 和 transformers 让大语言模型更轻量化
大语言模型在理解和生成人类水平的文字方面所展现出的非凡能力，正在许多领域带来应用上的革新。然而，在消费级硬件上训练和部署大语言模型的需求也变得越来越难以满足。......
使用 Transformers 优化文本转语音模型 Bark
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bert，Bidirectional Encoder Representation from Transformers
BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子......
什么是卷积神经网络
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SUB-1G SOC芯片DP4306F 32 位 ARM Cortex-M0+内核替代CMT2380F32
DP4306F是一款高性能低功耗的单片集成收发机，集成MO核MCU，工作频率可覆盖200MHiz^1000MHz。支持230/408/433/470/868/915频段。该芯片集成了射频接收器、射频发射器、频率综合器、GFSK调制器、GFSK解调器等功能模块。通过SPI接口可以对输出功率、频道选择以及数据包格式进行灵活配......

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