作者：admin 发布时间：2024-04-08 22:00 分类：资讯 浏览：34 评论：0
Transformer 理论上比CNN能得到更好的模型表现，但是因为计算全局注意力导致巨大的计算损失，特别是在浅层网络中，特征图越大，计算复杂度越高，因此一些方法提出将Transformer插入到CNN主干网络中，或者使用一个Transformer模块替代某一个卷积模块。
而2022年，ConvNeXt论文更是探索了Transformer与CNN的融合，提出了全新的模型，如FCMAE模块和GRN层，进一步推动了计算机视觉领域的发展，尤其是CNN模型的预训练。
常用的语音识别模型架构包括深度学习架构，如循环神经网络（RNN），长短期记忆网络（LSTM），变种LSTM（如GRU），以及更近期的Transformer和Convolutional Neural Networks（CNN）。
所以比如常见的以Swin-Transformer为例的encoder，以DETR为例的decoder，还有时序、BEV等这种用Transformer做特征融合的，不管在图像领域的哪一个阶段，我们都可以把Transformer的特性和CNN结合，甚至替代CNN的模型结构。
1、然后在此基础之上，再进一步深入到《滴天髓》，以五行生克制化为主，突破格局神煞的教条模式，从全局整体与局部的影响联系，从形而下的技深入到形而上的道，把握子平生克制化、形象气势、点面互动的精妙所在。
2、机器学习问题目前是人工智能发展的一个重要方面，其研究的主要问题是从一组观测数据集出发，通过某些技术与方法寻找到一些不能通过原理分析以及相应数学运算而得到的规律，进而利用这些规律对未知或无法观测到的数据进行预测和分析。
3、[编辑本段]应用目的 确定引起公司财务状况和经营成果变动的主要原因； 确定公司财务状况和经营成果的发展趋势对投资者是否有利； 预测公司未来发展的趋势。
4、文献综述是对论文选题研究现状的梳理，但并不仅仅是把文献进行简单的堆砌与罗列，而是需要在总结梳理别人研究的同时，对已有的研究做出评价，也就是说有述有评，这也是为什么文献综述也叫做文献述评的原因。
5、文献综述的写作要求 文献综述的格式 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。
局部信息的获取不如RNN和CNN强。（2）位置信息编码存在问题，因为位普编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换，只是相当干人为设计的一种索引，所以并不能很好表征位置信息。
AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS：TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE https：//arxiv.org/pdf/201192pdf 这篇工作Vision Transformer基于NLP领域中大放异彩的Transformer模型来处理视觉领域的任务。
Transformer 解释下这个结构图。首先，Transformer模型也是使用经典的encoder-decoder架构，由encoder和decoder两部分组成。用Nx框出来的，就是我们encoder的一层。encoder一共有6层这样的结构。
作为在自然语言处理（NLP）领域应用广泛的深度学习模型，Transformer 近两年强势来袭，不仅横扫 NLP 领域，而且在 CV 上也锋芒毕露。
BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。
1、在此次活动上，毫末智行CEO顾维灏博士发表了主题为《毫末和自动驾驶的0时代》的演讲，在业内首次提出“自动驾驶已经进入数据驱动的0时代”的行业判断。
2、毫末智行CEO顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。
3、首先，是“感知智能”方面能力突飞猛进，“让中国没有不能识别的红绿灯和车道线”成为可能。
4、超级充电站刚讨论过GPT上车没几天，就有厂商带来新进展。4月11日的第八届HAOMOAIDAY上，毫末智行发布DriveGPT雪湖·海若，这是用于自动驾驶的生成式大模型，其参数规模已经达到1200亿。
5、易车讯 6月14日，毫末智行宣布其用户辅助驾驶行驶里程突破1000万公里大关，2022年月度搭载平均增速超过200%，再创佳绩。
6、根据毫末官方介绍，这是中国第一个大规模量产的城市辅助驾驶产品，第一个重感知的城市辅助驾驶方案。“2022下半年，毫末将计划交付全场景 NOH，并在2023年推出 HSD（HAOMO Self-Driving）车队。”毫末智行 CEO 顾维灏透露。