RF-DETR Under the Hood: The Insights of a Real-Time Transformer Detection
从刚性网格到自适应注意力，这是使检测变压器变得快速、灵活和强大的进化路径。后置 RF-DETR 的幕后：实时变压器检测的见解首先出现在走向数据科学上。
Scaling Recommender Transformers to a Billion Parameters
如何实现新一代 Transformer 推荐器将 Recommender Transformers 扩展至十亿个参数后首次出现在 Towards Data Science 上。
Software Defect Prediction using Autoencoder Transformer Model
由 AI-ML 驱动的质量工程方法使用 AI-ML 通过预测缺陷来增强软件质量评估。现有的机器学习模型难以应对噪声数据类型、不平衡、模式识别、特征提取和泛化等问题。为了应对这些挑战，我们开发了一种新模型，即基于自适应差分进化（ADE）的量子变分自编码器-变换器（QVAET）模型（ADE-QVAET）。 ADE 与 QVAET 相结合，获得高维潜在特征并保持顺序依赖性，从而提高缺陷预测的准确性。 ADE 优化增强模型...
Visual Pollen Classification Using CNNs and Vision Transformers
填补数据空白：生态学和生物技术中花粉识别的机器学习方法使用 CNN 和视觉变压器进行视觉花粉分类后的文章首先出现在《走向数据科学》上。
欢迎来到我们的每月摘要，在这里您可以了解您可能错过的任何 AIhub 故事、仔细阅读最新新闻、回顾最近的事件等等。这个月，我们了解有关足球检测的最新研究，了解基于能量的变压器，了解强化学习中的记忆痕迹，并探索一些潜在的[...]
