ETH Zurich
CVPR 24|ETH Zurich等团队:重新定义小样本3D分割任务,新基准开启广阔提升潜力!
AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年,机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:[email protected];[email protected]该文章的第一作者安照崇,目前在哥本哈根大学攻读博士学位,导师为Serge Belongie。他硕士毕业于苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich),在硕士期间,他在导师Luc Van Go
简化版Transformer来了,网友:年度论文
从大模型的根源开始优化。Transformer 架构可以说是近期深度学习领域许多成功案例背后的主力军。构建深度 Transformer 架构的一种简单方法是将多个相同的 Transformer 「块」(block)依次堆叠起来,但每个「块」都比较复杂,由许多不同的组件组成,需要以特定的排列组合才能实现良好的性能。自从 2017 年 Transformer 架构诞生以来,研究者们基于其推出了大量衍生研究,但几乎没有改动过 Transformer 「块」。那么问题来了,标准 Transformer 块是否可以简化?在最
- 1