强的离谱，Transformer 杀疯了！

2022 年 11 月 15 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。

另一方面，近小半年，Transformer+CV的论文就已经有40多篇。学术研究更新之快，与脱发速度成正比。Transformer 作为最近热起来的方向，卷起来了但是又不是那么卷，在这个方向可探索的空间还很大，获得一个好的idea，写出一篇好论文的概率相对就大得多。

毕竟能发论文没有谁会拒绝……

那么剩下的问题就是，怎么发（水）论文？

想要快速发论文有两点至关重要。

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导。

大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。

而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

咕泡科技特别邀请、唐宇迪老师，通过讲解transformer最新前沿论文，全方位解读transformer发展应用、可创新方向。

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主讲老师

直播内容

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直播时间：11月16日-11月17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

这次课程尤其适合对AI有一定了解，但是没有明确选题目标；或者已经明确自己选题，但是找不到改进方向的同学；当然也适合对transformer感兴趣的从业者。

创新点和idea不可能凭空生成，好的performance 也绝不可能一蹴而就。

所以，如果你对自己的选题和研究方向还有疑问，这节课你一定不能错过。唐宇迪老师，一定能给出你专业的意见和指导。

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