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![BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]](/simg/b/b1789adb5a6ebb10f058c438310417bef2bfc880.webp)
BERT和GPT语言模型的基于变压器的学习[0.4in] Avinash Kak Purdue University [0.1in]
[正如我第14周讲座所述，变压器学习了输入的注意力图。忽略批处理轴，如果您在其输入中喂食[n w，m]张量，其中n w是元素的数量（令牌，补丁等）在每个元素的嵌入矢量表示的大小中，变压器的输出也将被形成[N W，M]，但有所不同。当您将学习的Q和k t张量乘以最终输出时，您将获得一个N W×N W数组，该数组是输入序列的N W元素上的注意力图。注意力图数组的元素（i，j）指示输入中的ith元素在同一输入中的j th元素中何种程度。 ]
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。
变压器真的是机器人技术的基础吗？
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Bourns释放新的增强门驱动器变压器
具有N加固的绝缘材料，可用于高可靠性和紧凑尺寸n，用于与Allegro Micro Model AHV85000＆AHV85040 GAN FET隔离的栅极驱动器芯片组N完全自动化的过度销售工艺N完全自动化的钢筋绝缘材料：高达1000 V和10 mm mm min。蠕变和间隙n崩溃测试电压> 5.7 kVDC，60 s和8.0 kV振兴脉冲脉冲免疫n 1.5 pf最大互动电容和1.5 µH的最大泄漏电感n ferrite n ferrite n ferrite n pwm信号传递以及提供的闸门驱动器偏见偏见和符合偏差*
变压器心脏病预测的优化
针对最新的粒子群优化算法，本文提出了一种改进的跨前模型，以提高心脏病预测的准确性，并基于粒子群优化（PSO）提供了一种新的算法想法。我们首先使用三个主流机器学习分类算法 - 决策树，随机森林和XGBoost，然后输出这三个模型的混淆矩阵。结果表明，随机森林模型在预测心脏病的分类方面具有最佳性能，精度为92.2％。然后，我们将基于PSO算法的变压器模型应用于分类实验的同一数据集。结果表明，该模型的分类精度高达96.5％，比随机森林高4.3％，这验证了PSO在优化变压器模型中的有效性。上述研究表明，PSO在心脏病预测中显着改善了变压器的性能。提高预测心脏病的能力是全球优先事项，对所有人类的益处。准确的预测可以增强公共卫生，优化医疗资源并降低医疗保健成本，从而导致更健康的社会。这一进步为更有效的健康管理铺平了道路，并为更健康，更具韧性的全球社区的基础提供了帮助。
使用变压器和GNN集成在智能物流中增强机器人路由
智能互动。一些研究集中于利用自然语言命令来指导机器人路径计划，采用变压器模型实现多模式数据对齐，以提高路径计划的效率（Bucker等，2022）。此外，关于机器人在环境中机器人的相互作用和发展轨迹的讨论，提出了一个强调人类生活空间内整合和服务提供的路线图，从而为路径计划和环境互动提供了新颖的见解（Cai等，20211）。此外，研究集中在机器人运动控制上，利用变压器模型促进了人形机器人的有效运动，并在路径计划和智能控制领域的潜在应用（Radosavovic等人，2024年）。人工智能在社交媒体和计算中的应用还阐明了路径规划与社交计算的交集。
多幕后注意的视频变压器网络，用于手势识别
摘要 - 动态手势识别是签名者手的姿势，大小和形状的变化，引起的研究领域之一。在这封信中提出了用于动态手势识别的多幕后注意视频变压器网络（MSMHA-VTN）。使用变压器多刻录头注意模型提取了multiscale特征的锥体层次结构。所提出的模型对变压器的每个头部采用不同的注意力维度，使其能够在多尺度上提供注意力。此外，除了单一模态外，还检查了使用multiple模态的识别性能。广泛的实验表明，在NVMENTURE和BRIAREO数据集上，总体精度分别为88.22％和99.10％的总体精度，表现出了卓越的性能。
卷积神经网络与视觉变压器
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y-n c-n c-n c-n d/4。0/。
CNN与视觉变压器的集合学习MRI图像上的脑病变分类
抽象的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和视觉变压器（VIT），在MRI图像上脑损伤的分类中已经实现了最先进的性能。但是，这种类型的图像的复杂性要求CNN使用具有更多参数的更深层体系结构，以有效地捕获其高维特征和微妙的变化。一方面，VIT提供了一种应对这一挑战的不同方法，但是它们需要更大的数据集和更多的计算成本。在另一侧，整体深度学习技术（例如装袋，堆叠和增强）可以通过组合多个CNN模型来帮助减轻这些限制。这项研究探讨了这些方法，并使用三种方法进行比较，以评估其准确性和效率：基于CNN的转移学习，基于VIT的转移学习和集成深度学习技术，例如基于XGBOOST，ADABOOST方法，袋装，堆叠和提高。在四个具有不同级别的复杂性和脑部病变类型水平的MRI图像数据集上进行的实验表明，与已经存在的方法相比，CNN与集合技术的组合为单个CNN和VITs提供了非常有竞争力的性能，并具有有趣的改进。
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。