Matting是一种创建黑白掩膜以分割出图像重要部分的过程。它通常用于前景和背景的分割。智能手机的人像模式使用了一种与这里描述的ViTMatte相似的方法。这种技术发展现代化，为未来的图像处理技术开创了新的可能。此...

对预训练的视觉模型进行特定任务的微调，通常需要大量额外的计算能力。然而，研究人员已经提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法，这种方法可以智能地选择模型中需要微调的部分，使用的额外设置要远少于其他方...

变压器是一种智能算法，通常用于处理文本或图像。这个项目调整了它们，使其能够与EEG数据一起工作，以更好地理解睡眠阶段。变压器的这种新应用打开了一个新的可能性，即通过使用复杂的深度学习模型来解决健康问题，...

在变压器网络中，前馈层占据了大部分的总权重。然而，如果你使用一个单一的大型前馈层，共享给编码器和解码器，你可以显著提高推理时间，同时性能的下降微乎其微。这是一种有效的优化手段，可以有效提升网络的运行效...

我们当前的时代正处于一个全新的人工智能阶段，这个阶段的特点是LLMs、变压器和扩散模型的广泛应用。这与以往的人工智能发展阶段有着明显的区别。LLMs是一种复杂的深度学习模型，可以处理大量的数据并预测结果。变压...

本文将深入探讨热门的《transformer数学101》文章，以及基于transformer架构的高性能分布式训练。变形金刚模型已经在深度学习领域广泛应用，其强大的处理能力和优异的性能表现赢得了业界的一致好评。然而，对于这种...

Outlines是一个用于神经文本生成的库。它帮助开发人员通过与外部系统建立强大的接口来指导文本生成。Outlines与所有模型兼容，可以作为transformers库中generate方法的更灵活的替代品使用。

研究人员已经开发出一种新的方法，叫做双聚合变换器（DAT），该方法通过空间和通道注意力来提升图像的超分辨率效果。DAT使用了诸如自适应交互模块和空间门前馈网络等特殊工具，其性能优于当前的其他方法。空间和通道...

TorchScale是一款PyTorch库，让研究者和开发者能够更高效、更有效地扩展Transformers。它是为了满足对于大规模数据处理的需求而生的工具，通过使用TorchScale，我们可以在保持高性能的同时，实现Transformers的扩展...

近段时间来，大家在讨论的焦点主要集中在计算瓶颈问题上。这通常意味着创业者们将深入研究找出解决方案。一家新公司正在试图制造专门的Transformer芯片。我们希望这种芯片不仅可以用于推断，还能应用于训练。虽然这...