按照这个推论，GNN=Transformer=CNN∈FC 图神经网络这是搞了个寂寞。 如果只看解空间，一切网络的解空间都含于全连接的解空间。 不同网络的区别在于归纳偏置和训练方式的不同，二者共同决定了解空间的搜索效果。 GNN特点是关于拓扑的强归纳偏置，Transformer这层归纳偏置就不是很强。 当然，这只是一种分析角度。
时空城市计算的业务问题是这样的：城市中的交通流量，人流量，地铁乘客量这些峰值预估对城市治理很有帮助。包括道路的规划，地铁线路的开拔等等。这是一个天然的图网络，这张图网络呢，从人流量来说，每个时间节点都有人流量值，他是一个序列数据，因而需要用到时间维度的图卷积；从道路连通性来说，图上的节点之间有连线意味着他们的物理世界中有道路，但道路有远近有大小，因而需要空间维度的图卷积。这就是目前解决城市计算的经...
上海西南某高校AI大三在读。AI专业读了两年半算是有点看透这个专业了。首先，AI专业的科研就入门上来说，本质上不需要很强的数理逻辑基础，你不懂随机过程，凸优化理论，并不影响你调个库用变形金刚（transformer）。但是一个人工智能的学生仅仅如此是远远不够的。很多时候一些小trick才是算法出众的核心。我在大一寒假的时候是在学python，主要是刚学完C++然后学python特别快。但是真正学p...
attention机制原多用于NLP领域，是谷歌提出的transformer架构中的核心概念。现在cv领域也开始越来越多的使用这种方法。本次分享对注意力机制进行了相关的梳理，旨在帮助大家入门attention机制，初步了解attention
简介 3D展示有以下几种常见情况： multi-view images(多视角的图片)+2D CNN：图片表示3D数据存在失真。 vulmetric data（3D体素）+3D CNN：voxel的分辨率太小，不同物体区别不大，分辨率太高，
import torch from torch.utils.data import Dataset,DataLoader import linecache import random from PIL import Image clas
作者：Hsu 转载自：深度学习这件小事 原文链接： 自然语言处理（7月2日更新版） [1] Multimodal Graph-based Transformer Framework for Biomedical Relation Extra
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何恺明没火，贾扬青没火，我要火！
如果大家都不裸奔，那么只有魔法才能打败魔法。架构设计领域给乐高玩家的生存空间真的不多了，我还是跑路吧。
背景: 最近做了移动开放平台(mpaas) ,由于不知道各模块组件的初始化类以及appid等信息, 最后采用了注解,插桩的方式初始化各个模块组件。 目标: KAPT + JavaPoet + Gradle Transform API + ASM + ASM ByteCode onLine + startup startup: 同步初始化、异步初始化、延迟初始化、懒加载初始化，支持依赖顺序，主界面等...
本文首发于 GiantPandaCV 公众号 前言 自注意力机制是Transformer中的一个关键部件，但其占用显存大小和序列长度呈平方关系，导致我们实际并不能用很长的序列（如BERT是固定为512）。在这篇工作里，我们提出了序列并行(S
毫无疑问CNN和transformer的设计理念都已经深刻地影响了CV领域，争取年前自己复现一下
格局小了，回12年就提出带se的resnet，13年提CAM，14年提gan，16年提transformer，17年直接提vit加MAE，感觉深度学习这块你说声第一人没人能反驳
别啊 传回10年，提出resnet，seq2seq，attention你就够了，清华算啥啊，顺便再梭哈比特币。 发不出论文没事啊，去联系top5的教授，去套磁。 这些白日梦我已经做过了。
