强的离谱,Transformer杀疯了!

2022 年 8 月 23 日 PaperWeekly

前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域,并获得大量好评,如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer,性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等

Transformer为什么这么有实力?

因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展,Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在,在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研究生的强烈兴趣。

但要想啃透 CV Transformer 难度不小:一方面,Transformer 本是应用于 NLP的论文,其中很多内容都形成了共识,在论文中并不会去详细介绍这些共识内容,例如 QKV是什么,embedding 是什么等,对于其他方向的人看到这些就很难理解。

尽管已经引起了极大的关注,但将其应用于其他领域时仍面临许多挑战,包括从方法论的合理性到实际商业业务表现。    

咕泡科技很荣幸的邀请到了在人工智能、计算机视觉领域有着丰富的一线实战经验的唐宇迪博士,利用2天的时间,为大家系统地梳理Transformer技术。

直播内容
01
PART

直播时间 :8月24日-8月25日,20:00-22:30

Day1:深度学习CNN卷积神经网络算法精讲

  • 神经网络模型知识点分析
  • 神经网络模型整体架构解读
  • 卷积神经网络整体架构及参数设计


Day2:AI领域最火模块Transformer实例解读

  • 2022AI领域大杀器--Transformer架构思想分析
  • 论文刷点创新必备模块--注意力机制解读
  • 2022各大厂项目如何与Transformer结合与落地
  • Transformer前沿研究方向分析与探索

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02
PART
主讲老师

直播收获
0 3
PART

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同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验,众多学员亲测有效的一套技术提升方案,帮你摆脱迷茫明确成长方向

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Q&A



  Q:课程内容具体有什么?
A:包括但不限于: 基于 Transformer 的应用及 进展分享+名师1V1答疑+专业提升技巧

Q:上课方式是什么?
A:扫码添加老师微信,领取课程链接!

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