Transformer? Diffusion? Transfusion!
最新多模态转输模型的简单介绍最近，Meta 和 Waymo 发布了他们的最新论文 —Transfusion: Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model，该论文将流行的 Transformer 模型与扩散模型相结合，用于多模态训练和预测目的。与 Meta 之前的工作一样，Transfusion 模型基于带有早期融合的 Llama 架构，它同时采用文本 token 序列和图像 token 序列，并使用单个 Transformer 模型来生成预测。但与以前的技术不同，Transfusion 模型对图像 t
Telcom Satellite Television (TSTv) Africa 2020
您可能想知道，什么是 TSTv，它有多少个频道，它与 GoTv 和 DStv 有什么区别，新 Telcom 卫星电视 (TStv) 的最新消息是什么？现在，TSTv 的完整含义是 Telcom 卫星电视。它就像 GoTv 和 Dstv 一样是一个解码器。但是，TSTv 提供了一些独特的 […]The post Telcom 卫星电视 (TSTv) Africa 2020 首次出现在 FlashLearners 上。
The Math Behind Multi-Head Attention in Transformers
深入探究 Transformer 和 LLM 中的秘密元素多头注意力。让我们探索它的数学原理，并从头开始用 Python 构建它DALL-E 生成的图像1：简介1.1：Transformer 概述Vaswani 等人在其论文“Attention is All You Need”中介绍的 Transformer 架构已经改变了深度学习，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。Transformer 使用自注意力机制，使它们能够一次性处理所有输入序列。这种并行处理允许更快地计算并更好地管理数据中的长距离依赖关系。这听起来不熟悉？别担心，因为它会在本文的末尾出现。让我们首先简单看一下 Transfo
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 7, July 2024
1) 模糊机器学习：综合框架与系统综述作者：陆杰，马广志，张广全页数：3861 - 38782) 基于切换事件的区间型 2 T-S 可变方向模糊控制，适用于具有未知控制方向的时滞系统作者：水毅，董璐，张亚，孙昌银页数：3879 - 38903) 基于双规则的加权模糊插值推理模块和时间编码器-解码器贝叶斯网络用于试剂添加控制作者：高晓亮，唐朝晖，谢永芳，张虎，丁农章，桂伟华页数：3891 - 39024) 模糊非线性 MAS 在 DoS 攻击下的弹性协同优化控制作者：范莎，岳东，闫怀成， Xiangpeng Xie, Chao Deng页数：3903 - 39135) 直觉模糊偏好下考虑共识和态
AI can now translate brain activity into text
一个突破性的人工智能系统使用非侵入性方法和 fMRI 扫描仪数据将思想转化为连续的文本。凭借在转换人类思想内容方面取得的成功率，语义解码器为增强沟通开辟了新的可能性。
Another Exercise In Encoding Reversing
我还为这篇博文录制了一个视频。在这篇博文中，我将展示如何通过执行统计分析和猜测一些“明文”来解码以十六进制编码变体编码的有效载荷。我现在也有解码器（.NET 程序集），但在这里我将展示如何 […]
Stanford AI Lab Papers and Talks at NeurIPS 2021
第三十五届神经信息处理系统会议（NeurIPS）2021 将于 12 月 6 日至 14 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 在主会议、数据集和基准测试轨道以及各种研讨会上展示的所有工作，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。我们 SAIL 社区的一些成员还担任 12 月 13 日至 14 日举行的几场激动人心的研讨会的共同组织者，所以我们希望您能关注它们！欢迎直接联系联系作者和研讨会组织者，以了解斯坦福大学正在进行的工作！主会议通过将表示解码为输入来提高神经网络的组合性作者：Mike Wu、Noah Goodman、Stefano Ermon联系方式：wumike@stanf
Stanford AI Lab Papers and Talks at NeurIPS 2021
第三十五届神经信息处理系统会议（NeurIPS）2021 将于 12 月 6 日至 14 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 在主会议、数据集和基准测试轨道以及各种研讨会上展示的所有工作，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。我们 SAIL 社区中的一些成员还担任 12 月 13 日至 14 日举行的几场激动人心的研讨会的共同组织者，所以我们希望您能关注它们！欢迎直接联系联系作者和研讨会组织者，以了解斯坦福大学正在进行的工作！主会议通过将表示解码为输入来提高神经网络的组合性作者：Mike Wu、Noah Goodman、Stefano Ermon联系方式：wumike@stan
YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception
全景驾驶感知系统是自动驾驶的重要组成部分。高精度、实时的感知系统可以帮助车辆在驾驶时做出合理的决策。我们提出了一个全景驾驶感知网络（YOLOP），用于同时执行交通物体检测、可驾驶区域分割和车道检测。它由一个用于特征提取的编码器和三个用于处理特定任务的解码器组成。我们的模型在具有挑战性的 BDD100K 数据集上表现非常出色，在准确性和速度方面在所有三个任务上都达到了最先进的水平。此外，我们通过烧蚀研究验证了我们的多任务学习模型用于联合训练的有效性。
How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction
对 Transformers 及其在机器翻译中的使用方式的直观理解。在逐一分析了自注意力和位置编码等所有子组件之后，我们解释了编码器和解码器背后的原理以及 Transformers 为何如此有效
Future of Natural Language Processing with Deep Learning (NLP/DL)
我最近参加了 Kevin Clarke (CS224n) 的演讲，他在演讲中谈到了 NLP 的未来趋势。我写这篇文章是为了总结和讨论最近的趋势。幻灯片片段来自他的客座演讲。有两个主要主题奠定了深度学习 NLP 的趋势：1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练2. OpenAI GPT-2 突破1. 使用无监督 / 未标记数据进行预训练监督数据昂贵且有限，我们如何使用无监督数据来补充训练和监督微调以做得更好？让我们将其应用于机器翻译的问题，看看它如何有所帮助 - 如果您有 2 个不同语言的文本语料库（转录或维基百科文章），没有跨语言映射。我们可以将其用于预训练，在两个语料库上分别训练编码器和解
