Matting是一种创建黑白掩膜以分割出图像重要部分的过程。它通常用于前景和背景的分割。智能手机的人像模式使用了一种与这里描述的ViTMatte相似的方法。这种技术发展现代化，为未来的图像处理技术开创了新的可能。此...

变压器是一种智能算法，通常用于处理文本或图像。这个项目调整了它们，使其能够与EEG数据一起工作，以更好地理解睡眠阶段。变压器的这种新应用打开了一个新的可能性，即通过使用复杂的深度学习模型来解决健康问题，...

在变压器网络中，前馈层占据了大部分的总权重。然而，如果你使用一个单一的大型前馈层，共享给编码器和解码器，你可以显著提高推理时间，同时性能的下降微乎其微。这是一种有效的优化手段，可以有效提升网络的运行效...

我们当前的时代正处于一个全新的人工智能阶段，这个阶段的特点是LLMs、变压器和扩散模型的广泛应用。这与以往的人工智能发展阶段有着明显的区别。LLMs是一种复杂的深度学习模型，可以处理大量的数据并预测结果。变压...

无分类器引导是一种引导模型生成的方式。它在图像生成中得到了广泛的应用。同时，它对于文本也同样适用，如今已被纳入Hugging Face模型的`.generate()`方法中。无分类器引导的工作原理是通过对模型的输出进行引导，...

目前使用的语言模型有两大类：密集型和稀疏型。密集型模型就像传统的2017年的变压器模型，每个令牌都使用每个模型参数。稀疏型模型在此后不久就被引入，它使用一种路由机制（通常是学习到的），这意味着每个令牌只使...

SoftMoE 是一种新的模型架构，它改进了稀疏的混合专家（MoE）模型。通过使用软分配方法，每个专家处理输入令牌的子集，SoftMoE以更低的成本提供了更大的模型容量。在视觉识别任务中，SoftMoE的表现超过了标准的变压...

最新研究中，科研人员引入了一种名为‘聚焦线性注意力’的新方法，使变压器（Transformers）变得更为高效和强大。研究人员设计了新的映射函数和秩恢复模块，旨在在保持计算需求较低的同时，提升模型的性能。这一突破性...