За пять лет, прошедших с момента их появления, архитектуры-трансформеры стали доминировать в области исследований обработки естественного языка. Недавно преобразователи зрения (ViT) также продемонстрировали свою мощь и потенциал в широком спектре задач компьютерного зрения. Хотя успех трансформеров во многом…

Два года назад, когда я впервые изучал статью «Преобразователь зрения» [1], мне было не очень ясно, как визуализируется модельное внимание. Сегодня, когда я в очередной раз посетил ViT, я попытался разобраться, как работает эта визуализация. В основном я учился из хорошего блога [2] и иллюстративного блокнота Jupyter [3]. Для начала давайте суммируем некоторые основные свойства механизма визуализации внимания ViT: единицей внимания является токен (патч изображения) визуализация..

Название статьи: Последовательная рекомендация самоконтроля Цитирование статьи: Канг, Ван-Ченг и Маколи, Джулиан, Последовательная рекомендация самоконтроля , в arXiv, 2018 г., https://doi.org/10.48550/arxiv.1808.09781 ОБЗОР: а. Мотивация: В последние годы рекомендательные системы обычно использовали динамику, которая носит последовательный характер, для определения контекста пользователя на основе его самых последних действий. Цепи Маркова (MC) и рекуррентные нейронные..

Обработка естественного языка (NLP) — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Одной из самых больших проблем в НЛП является создание моделей, которые могут отражать значение и контекст языка и генерировать точные ответы. Традиционно модели НЛП полагались на рекуррентные нейронные сети ( RNN ) или сверточные нейронные сети ( CNN ) для обработки текстовых данных. Однако в последние годы появилась..

К интерпретируемым музыкальным тегам с самовниманием Новая модель Deep Sequence для музыкальных тегов с лучшей интерпретируемостью Это резюме исследования - лишь одно из многих, которые еженедельно распространяются в информационном бюллетене для ученых в области ИИ. Чтобы начать получать еженедельную рассылку , зарегистрируйтесь здесь . Машинное обучение позволило добиться огромных успехов в области компьютерного зрения. Несколько сетей в этой области успешно..