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深度学习自然语言处理
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强的离谱！串烧70+个Transformer模型，涵盖CV、NLP、金融、隐私计算...
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Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，
zenRRan
2022-04-15
729
0
Transformer模型与联邦机器学习详解！
联邦学习
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编程算法
迁移学习
NLP 服务
Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构，不仅彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，还在计算机视觉（CV）领域做出了一些开创性的工作。与卷积神经网络（CNN）相比，视觉 Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在 ImageNet、COCO 和 ADE20k 等多个基准上取得了非常优异的性能。 正如德克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家 Atlas Wang 说：我们有充分的理由尝试在整个 AI 任务范围内尝试使用 Transformer。 因此，无论是学术界的研究人员，
zenRRan
2022-04-08
1K
0
「知识蒸馏」最新2022研究综述
神经网络
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强化学习
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每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：专知 华南师范大学等《知识蒸馏》最新综述论文 高性能的深度学习网络通常是计算型和参数密集型的，难以应用于资源受限的边缘设备. 为了能够在低 资源设备上运行深度学习模型，需要研发高效的小规模网络. 知识蒸馏是获取高效小规模网络的一种新兴方法， 其主要思想是将学习能力强的复杂教师模型中的“知识”迁移到简单的学生模型中. 同时，它通过神经网络的互 学习、自学习等优化策略和无标签、跨模态等数据资源对模型的性能增强也具有显著的效果. 基于在模型压缩和 模型增强上的优越特
zenRRan
2022-03-24
2.6K
0
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