7 Papers & Radios | Meta AI首个多模态自监督算法;牛津、谷歌等撰文综述AutoRL
目录data2vec: A General Framework for Self-supervised Learning in Speech, Vision and Language Explaining in Style: Training a GAN to explain a classifier in StyleSpace Automated Reinforcement Learning ....

别再用平均池化层了!Meta AI把注意力塞到池化层,性能立刻提升0.3(二)
研究人员对模型块的选择也提出了一些建议,例如在batch size够大的情况下,BatchNorm往往效果比LayerNorm更好。但训练大模型或者高分辨率的图像输入时,由于batch size更小,所以BatchNorm在这种情况下就不太实用了。 下一个模块就是基于注意力的池化层了。 在主干模型的输出端,预处理后的向量通过类似Transformer的交叉注意力层(cross....

别再用平均池化层了!Meta AI把注意力塞到池化层,性能立刻提升0.3
Visual Transformer(ViT)作为计算机视觉领域的新兴霸主,已经在各个研究任务中逐渐替换掉了卷积神经网络CNN。 ViT与CNN之间存在着许多不同点,例如ViT的输入是image patch,而非像素;分类任务中,ViT是通过对类标记(class token)进行决策等等。 class token实际上是ViT论文原作者提出,用于整合模型输入信息的token。....

几分钟让小孩的人物涂鸦「动起来」,Meta AI创建了一个奇妙的火柴人世界
Meta AI 让儿童手绘「活」了起来。你有没有想过将一张儿童绘画制作成动画?就如下图,儿童能够绘制出独特和富有创造力的人物和动物:长着双脚的星星、腿超级长的鸟……父母和老师可以很容易地理解孩子绘画想要表达什么,但 AI 很难完成这项任务,因为儿童绘画通常以抽象、奇特的方式构建,就以儿童绘画中的「人」来说,绘画中的「人」有许多不同的形式、颜色、大小和比例,在身体对称性、形....

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