CVPR‘2023 即插即用系列! | BiFormer: 通过双向路由注意力构建高效金字塔网络架构
Title: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing AttentionPaper: https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode: https://github.com/rayleizhu/BiFormer导读众所周知，Transformer相比于CNNs的一大核心优势便是借助自注意力....
首次统一卷积与自注意力，上海交大、华为海思提出X-volution，发力网络核心基础架构创新
众所周知，卷积操作（convolution）与自注意力操作（self-attention）是深度学习两大核心的基础网络计算单元（或称为模型算子）。卷积操作通过线性乘子，提取图像局部特征；自注意力操作通过高阶乘子运算，提取图像全域 / 局部的特征关联特性。两种算子成为深度学习两大重要网络架构演化——CNN 与 Transformer 的计算基石。两种算子在图像特征提取与语义抽象方面的互补性不言而喻....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
+关注