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電子發(fā)燒友網(wǎng)>通信網(wǎng)絡(luò)>基于DINO知識(shí)蒸餾架構(gòu)的分層級(jí)聯(lián)Transformer網(wǎng)絡(luò)

基于DINO知識(shí)蒸餾架構(gòu)的分層級(jí)聯(lián)Transformer網(wǎng)絡(luò)

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2018-02-02 16:26:110

什么是分層架構(gòu)的依據(jù)與原則?本文告訴你答案!

分層架構(gòu)是運(yùn)用最為廣泛的架構(gòu)模式,幾乎每個(gè)軟件系統(tǒng)都需要通過(guò)層(Layer)來(lái)隔離不同的關(guān)注點(diǎn)(Concern Point),以此應(yīng)對(duì)不同需求的變化,使得這種變化可以獨(dú)立進(jìn)行;此外,分層架構(gòu)模式還是隔離業(yè)務(wù)復(fù)雜度與技術(shù)復(fù)雜度的利器,《領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)模式、原理與實(shí)踐》寫(xiě)道:
2018-07-27 14:16:287097

谷歌將AutoML應(yīng)用于Transformer架構(gòu),翻譯結(jié)果飆升!

為了探索AutoML在序列域中的應(yīng)用是否能夠取得的成功,谷歌的研究團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行基于進(jìn)化的神經(jīng)架構(gòu)搜索(NAS)之后,使用了翻譯作為一般的序列任務(wù)的代理,并找到了Evolved Transformer這一新的Transformer架構(gòu)
2019-06-16 11:29:222842

電信網(wǎng)分層匯聚的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨著很大的挑戰(zhàn)

進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代后,用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)的模式發(fā)生了巨大變化,電信網(wǎng)分層匯聚的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)面臨著很大的挑戰(zhàn)。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)用戶,除了原有的人與人之間的通信外,更大量的是人與物(機(jī)器及數(shù)據(jù)中心)之間的通信,而且通信的時(shí)間長(zhǎng)度和帶寬需求也變得更大和更不確定。
2019-11-07 10:52:103290

3D目標(biāo)檢測(cè)是否可以用層級(jí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《3D目標(biāo)檢測(cè)是否可以用層級(jí)網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成.pdf》資料免費(fèi)下載
2020-11-26 16:55:299

深度學(xué)習(xí):知識(shí)蒸餾的全過(guò)程

。? 0. 寫(xiě)在前面 有人說(shuō)過(guò):“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用剩的logits不要扔,沾上雞蛋液,裹上面包糠...” 這兩天對(duì)知識(shí)蒸餾(Knowledge Distillation)萌生了一點(diǎn)興趣,正好寫(xiě)一篇文章分享一下。這篇文章姑且算是一篇小科普。 1. 從模型壓縮開(kāi)始 各種模型算法,最終目的
2021-01-07 14:36:075543

知乎搜索中文本相關(guān)性和知識(shí)蒸餾的工作實(shí)踐

導(dǎo)讀:大家好,我是申站,知乎搜索團(tuán)隊(duì)的算法工程師。今天給大家分享下知乎搜索中文本相關(guān)性和知識(shí)蒸餾的工作實(shí)踐,主要內(nèi)容包括: 知乎搜索文本相關(guān)性的演進(jìn) BERT在知乎搜索的應(yīng)用和問(wèn)題 知識(shí)蒸餾及常見(jiàn)
2021-01-18 17:20:592480

一種多層級(jí)特征融合就的深度卷積網(wǎng)絡(luò)

采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)單目圖像的深度進(jìn)行估計(jì)時(shí),存在深度信息不精確、邊緣模糊以及細(xì)節(jié)缺失等問(wèn)題。為此,提出一種多層級(jí)特征融合結(jié)構(gòu)的深度卷積網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)采用端到端的編-解碼器結(jié)構(gòu),編碼器
2021-03-16 09:21:207

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)蒸餾框架介紹

隨著深度學(xué)習(xí)的成功,基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)的方法[8,12,30]已經(jīng)證明了它們?cè)诜诸惞?jié)點(diǎn)標(biāo)簽方面的有效性。大多數(shù)GNN模型采用消息傳遞策略[7]:每個(gè)節(jié)點(diǎn)從其鄰域聚合特征,然后將具有非線性激活
2021-04-04 16:48:004787

一種上下文感知與層級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)的文檔分類方法

集中于當(dāng)前所編碼的句子,并沒(méi)有有效地將文檔結(jié)構(gòu)知識(shí)整合到體系結(jié)構(gòu)中。針對(duì)此問(wèn)題,提出種上下文感知與層級(jí)注意力網(wǎng)絡(luò)的文檔分類方法( CAHAN)。該方法采用分層結(jié)構(gòu)來(lái)表示文檔的層次結(jié)構(gòu),使用注意力機(jī)制考慮文檔中重要的句
2021-04-02 14:02:293

詳解一種簡(jiǎn)單而有效的Transformer提升技術(shù)

近些年,Transformer[1]逐漸成為了自然語(yǔ)言處理中的主流結(jié)構(gòu)。為了進(jìn)一步提升Transformer的性能,一些工作通過(guò)引入額外的結(jié)構(gòu)或知識(shí)來(lái)提升Transformer在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。
2021-04-09 09:50:575973

基于知識(shí)蒸餾的惡意代碼家族檢測(cè)方法研究綜述

近年來(lái),惡意代碼變種層出不窮,惡意軟件更具隱蔽性和持久性,亟需快速有效的檢測(cè)方法來(lái)識(shí)別惡意樣本。針對(duì)現(xiàn)文中提出了一種基于知識(shí)蒸餾的惡意代碼家族檢測(cè)方法,該模型通過(guò)逆向反編譯惡意樣本,利用惡意代碼
2021-04-20 14:49:309

如何使用Transformer來(lái)做物體檢測(cè)?

導(dǎo)讀 本文為一個(gè)Facebook的目標(biāo)檢測(cè)Transformer (DETR)的完整指南,詳細(xì)介紹了DETR架構(gòu)的內(nèi)部工作方式以及代碼。 介紹 DEtection TRansformer (DETR
2021-04-25 10:45:492296

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下解耦ULDL級(jí)聯(lián)DLA聯(lián)合方案

針對(duì)異構(gòu)網(wǎng)中上行鏈路(UL)和下行鏈路(DL)負(fù)載不平衡的問(wèn)題,提岀一種解耦ULDL級(jí)聯(lián)(DUA)聯(lián)合方案。通過(guò)雙連接簡(jiǎn)化級(jí)聯(lián)條件推導(dǎo)主、從UL接入距離的概率密度函數(shù),利用隨機(jī)幾何工具推導(dǎo) DUDA
2021-05-11 11:45:223

基于深度級(jí)聯(lián)孿生網(wǎng)絡(luò)的通信信號(hào)調(diào)制識(shí)別算法

為解決傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制識(shí)別算法在小樣本條件下識(shí)別準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題,提出一種基于深度級(jí)聯(lián)孿生網(wǎng)絡(luò)的通信信號(hào)小樣本調(diào)制識(shí)別算法。根據(jù)通信信號(hào)時(shí)序圖的時(shí)空特性,設(shè)計(jì)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)
2021-05-14 10:25:0033

基于分層注意力的社交網(wǎng)絡(luò)信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)

信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)( Information Cascade prediction)是社交網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),其通過(guò)信息級(jí)聯(lián)的擴(kuò)散序列與拓?fù)鋱D來(lái)學(xué)習(xí)在線社交媒體中信息的傳播模式。當(dāng)前的信息級(jí)聯(lián)預(yù)測(cè)
2021-05-29 14:52:268

使用跨界模型Transformer來(lái)做物體檢測(cè)!

用了Transformer 架構(gòu)開(kāi)發(fā)的一個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型。在這篇文章中,我將通過(guò)分析DETR架構(gòu)的內(nèi)部工作方式來(lái)幫助提供一些關(guān)于它的直覺(jué)。 下面,我將解釋一些結(jié)構(gòu),但是如果你只是想了解如何使用模型,可以直接跳到代碼部分
2021-06-10 16:04:391912

變壓器(Transformer)基礎(chǔ)知識(shí)詳解

變壓器(Transformer)基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)免費(fèi)下載。
2021-06-23 11:47:3154

基于層級(jí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X線線圖像腰椎識(shí)別

基于層級(jí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X線線圖像腰椎識(shí)別
2021-06-27 11:24:4623

軍用Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)分層體系架構(gòu)及安全協(xié)議綜述

軍用Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)分層體系架構(gòu)及安全協(xié)議綜述
2021-06-27 14:27:288

基于mcu的一種分層軟件架構(gòu)

基于mcu的一種分層軟件架構(gòu)(一)1、寫(xiě)在前面先來(lái)個(gè)圖:經(jīng)過(guò)了一段時(shí)間的琢磨與思考。借鑒操作系統(tǒng)的分層原理,也搞出來(lái)了一種mcu的層狀軟件結(jié)構(gòu)。好了,不說(shuō)虛的啦。所有的一些方法和思想,都是對(duì)經(jīng)歷
2021-10-28 09:51:0113

MC9S12G128模塊化分層化軟件架構(gòu)之七_(dá)外部中斷

MC9S12G128模塊化分層化軟件架構(gòu)之七_(dá)外部中斷
2021-12-05 09:06:099

嵌入式硬件通信接口協(xié)議-SPI(二)分層架構(gòu)設(shè)計(jì)模擬接口

嵌入式硬件通信接口協(xié)議-SPI(二)分層架構(gòu)設(shè)計(jì)模擬接口
2021-12-09 12:36:0719

AUTOSAR分層架構(gòu)介紹及SmartSAR studio使用總結(jié)

AUTOSAR分層架構(gòu)
2022-03-28 16:44:229

若干蒸餾方法之間的細(xì)節(jié)以及差異

以往的知識(shí)蒸餾雖然可以有效的壓縮模型尺寸,但很難將teacher模型的能力蒸餾到一個(gè)更小詞表的student模型中,而DualTrain+SharedProj解決了這個(gè)難題。
2022-05-12 11:39:501092

關(guān)于快速知識(shí)蒸餾的視覺(jué)框架

知識(shí)蒸餾框架包含了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練好的 teacher 模型(蒸餾過(guò)程權(quán)重固定),和一個(gè)待學(xué)習(xí)的 student 模型, teacher 用來(lái)產(chǎn)生 soft 的 label 用于監(jiān)督 student 的學(xué)習(xí)。
2022-08-31 10:13:11612

常見(jiàn)的軟件架構(gòu)分層

系統(tǒng)架構(gòu)思想是軟件開(kāi)發(fā)工程師的工作必備知識(shí)。大到大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì),小到一個(gè)軟件功能函數(shù)的設(shè)計(jì),都需要擁有架構(gòu)設(shè)計(jì)思想。
2022-10-13 11:56:468294

使用Arduino的自動(dòng)Chrome Dino游戲

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2022-10-28 16:39:440

基于Arduino的兩足機(jī)器人Baby Dino

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2022-11-04 10:20:274

用于NAT的選擇性知識(shí)蒸餾框架

盡管NAT在擁有許多潛在的優(yōu)勢(shì),目前的工作中這類模型仍然在很大程度上依賴于句子級(jí)別的知識(shí)蒸餾(sequence-level knowledge distillation, KD)[2]。由于需要并行預(yù)測(cè)所有token,NAT對(duì)單詞間依賴關(guān)系的建模能力較弱。
2022-12-06 14:44:10451

無(wú)殘差連接或歸一化層,也能成功訓(xùn)練深度transformer

殘差架構(gòu)是最流行和成功的,最初是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的背景下開(kāi)發(fā)的,后來(lái)自注意力網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了無(wú)處不在的 transformer 架構(gòu)。殘差架構(gòu)之所以取得成功,一種原因是與普通 DNN 相比具有更好的信號(hào)傳播能力,其中信號(hào)傳播指的是幾何信息通過(guò) DNN 層的傳輸,并由內(nèi)核函數(shù)表示。
2022-12-12 11:23:09382

基于動(dòng)態(tài)層級(jí)通信的多無(wú)人機(jī)協(xié)同策略方案

本文針對(duì)通信受限環(huán)境中的多無(wú)人機(jī)協(xié)同決策問(wèn)題,提出一種基于動(dòng)態(tài)層級(jí)網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)的通信強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)同策略。
2022-12-13 11:47:09810

Baby Dino是基于Arduino的兩足機(jī)器人

Baby Dino 是一個(gè)基于 Arduino 的兩足機(jī)器人。它基本上使用五個(gè)伺服電機(jī),每條腿兩個(gè),頭部一個(gè)。它還使用超聲波傳感器來(lái)檢測(cè)障礙物并避開(kāi)它們。現(xiàn)在,讓我們看看如何制作吧!第 1 步:簡(jiǎn)介
2022-12-19 16:30:040

分層單體架構(gòu)系統(tǒng)的風(fēng)格及其本質(zhì)

分層單體架構(gòu)風(fēng)格是分層思想在單體架構(gòu)中的應(yīng)用,其關(guān)注于技術(shù)視角的職責(zé)分層
2023-01-16 15:31:54766

如何度量知識(shí)蒸餾中不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的好壞?

知識(shí)蒸餾(knowledge distillation,KD)是一種通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法,它使用大的teacher模型來(lái) “教” student模型,在各種AI任務(wù)上有著廣泛應(yīng)用。
2023-02-25 15:41:33484

DepGraph:任意架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化剪枝,CNN、Transformer、GNN等都適用!

結(jié)構(gòu)化剪枝是一種重要的模型壓縮算法,它通過(guò)移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余的結(jié)構(gòu)來(lái)減少參數(shù)量,從而降低模型推理的時(shí)間、空間代價(jià)。在過(guò)去幾年中,結(jié)構(gòu)化剪枝技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速,覆蓋了ResNet、VGG、Transformer等流行架構(gòu)
2023-03-29 11:23:522932

分層架構(gòu)到微服務(wù)架構(gòu)介紹(一)

們看到一個(gè)架構(gòu)模式的名字時(shí),也要馬上想到對(duì)應(yīng)的架構(gòu)圖及其基本特點(diǎn)。比如,當(dāng)談到**分層架構(gòu)**時(shí),我們就應(yīng)該想起它的架構(gòu)圖是怎樣的、有哪些出色的架構(gòu)特征(architecture characteristics)、系統(tǒng)是如何部署的、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的策略是哪種、等等。
2023-05-10 16:55:29756

使用arduino和python改造的Chrome Dino游戲

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用arduino和python改造的Chrome Dino游戲.zip》資料免費(fèi)下載
2023-07-05 14:43:450

基于魯棒神經(jīng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)

導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,Transformer又推進(jìn)了圖像識(shí)別的發(fā)展,成為視覺(jué)領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近有人提出Transformer的這種優(yōu)越性應(yīng)歸功于Self-Attention的架構(gòu)本身,本文帶著
2023-07-17 14:35:53269

Linux網(wǎng)絡(luò)棧總體架構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)棧總體架構(gòu) 總體結(jié)構(gòu) 網(wǎng)絡(luò)棧指的是為了進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的收發(fā),由內(nèi)核實(shí)現(xiàn)的一套函數(shù)集合。網(wǎng)絡(luò)棧安裝預(yù)先設(shè)置的一套規(guī)則對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝從而達(dá)到網(wǎng)絡(luò)上主機(jī)之間數(shù)據(jù)交換的目的。 最初按照這種分層
2023-07-24 10:59:21311

RetNet架構(gòu)Transformer架構(gòu)對(duì)比分析

微軟研究院最近提出了一個(gè)新的 LLM 自回歸基礎(chǔ)架構(gòu) Retentive Networks (RetNet)[1,4],該架構(gòu)相對(duì)于 Transformer 架構(gòu)的優(yōu)勢(shì)是同時(shí)具備:訓(xùn)練可并行、推理成本低和良好的性能,不可能三角。
2023-07-26 10:44:47933

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層講解

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層講解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在許多視覺(jué)相關(guān)的任務(wù)中表現(xiàn)出色,如圖
2023-08-21 16:49:423757

TPAMI 2023 | 用于視覺(jué)識(shí)別的相互對(duì)比學(xué)習(xí)在線知識(shí)蒸餾

本次文章介紹我們于 TPAMI-2023 發(fā)表的一項(xiàng)用于視覺(jué)識(shí)別的相互對(duì)比學(xué)習(xí)在線知識(shí)蒸餾(Online Knowledge Distillation via Mutual Contrastive
2023-09-19 10:00:04326

任意模型都能蒸餾!華為諾亞提出異構(gòu)模型的知識(shí)蒸餾方法

相比于僅使用logits的蒸餾方法,同步使用模型中間層特征進(jìn)行蒸餾的方法通常能取得更好的性能。然而在異構(gòu)模型的情況下,由于不同架構(gòu)模型對(duì)特征的不同學(xué)習(xí)偏好,它們的中間層特征往往具有較大的差異,直接將針對(duì)同架構(gòu)模型涉及的蒸餾方法遷移到異構(gòu)模型會(huì)導(dǎo)致性能下降。
2023-11-01 16:18:18391

淺談網(wǎng)絡(luò)變壓器(Network Transformer

網(wǎng)絡(luò)變壓器(Network Transformer)是一種用于信號(hào)轉(zhuǎn)換和傳輸?shù)碾娮釉O(shè)備,廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中,如路由器、交換機(jī)、網(wǎng)卡等。網(wǎng)絡(luò)變壓器的主要作用有以下幾點(diǎn)。
2023-11-24 09:31:36450

基于Transformer的多模態(tài)BEV融合方案

由于大量的相機(jī)和激光雷達(dá)特征以及注意力的二次性質(zhì),將 Transformer 架構(gòu)簡(jiǎn)單地應(yīng)用于相機(jī)-激光雷達(dá)融合問(wèn)題是很困難的。
2024-01-23 11:39:39137

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