...数据流架构,实现2.8倍以上吞吐提升,解决视觉Transformer加速难题
以注意力模型Transformer为例,它比传统的卷积神经网络具有更少的归纳偏见以及更强的泛化能力,因而被广泛用于视觉、语言等不同模态信息的处理中。但是,相比卷积神经网络,Transformer模型的参数量和计算量有着显著增加,因此在端侧芯片面积、功耗等相对比较受限的场景中,面临着更高的部署挑战和计算挑战。使用FPGA进...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
事实上,我们每天都在使用计算机视觉技术——我们用自己的面孔解锁手机,将图片上传到社交网络之前进行自动修图……卷积神经网络可能是这一巨大成功背后的关键组成模块。这次,我们将要使用卷积神经网络的思想来拓宽我们对神经网络工作原理的理解。打个预防针,本文包含相当复杂的数学方程,但是,你也不必为自己不喜欢线性代数和...
Transformer、RNN和SSM相似性探究:看似不相关LLM架构之间的联系
尽管Mamba等线性循环神经网络(RNN)和状态空间模型(SSM)近来备受关注,Transformer架构仍然是LLM的主要支柱。这种格局可能即将发生变化:像Jamba、Samba和Griffin这样的混合架构展现出了巨大的潜力。这些模型在时间和内存效率方面明显优于Transformer,同时在能力上与基于注意力的LLM相比并未显著下降。近期研究揭示了不同架构选择...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
当前,关于Transformer架构是否有能力补充卷积神经网络,尚无确切定论。近期的一些尝试通过一系列架构,将卷积与Transformer设计结合起来;而本论文的研究成果聚焦于探索一种并行设计方法。
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的作用(www.e993.com)2024年10月24日。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...
CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征,然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,最初用于自然语言处理任务。Transformer模型...
Transformer神经网络:GPT等AI大模型的基石
Transformer神经网络模型仅基于注意机制(AttentionMechanisms),完全摒弃了循环和卷积的结构,以其独特的自注意力机制和并行计算能力,解决了传统模型在处理长序列时的长距离依赖问题和计算效率问题,从而在各种NLP任务中取得了优异的性能。本文既是深度学习系列的最后一篇,也可以看做是大语言模型系列的先导篇,起到了承上启...
一文看懂Mamba,Transformer最强竞争者
好在前段时间诞生了一种颇具潜力的新架构:结构化的状态空间序列模型(SSM)。该架构能高效地捕获序列数据中的复杂依赖关系,并由此成为Transformer的一大强劲对手。这类模型的设计灵感来自经典的状态空间模型——我们可以将其看作是循环神经网络和卷积神经网络的融合模型。它们可使用循环或卷积运算进行高效地计算,...
在12个视频理解任务中,Mamba先打败了Transformer
首先,基于帧的特征编码方法通过循环网络(如GRU和LSTM)进行时间依赖性建模,但这种分割的时空建模方式难以捕获联合时空信息。其次,三维卷积核的使用在卷积神经网络中实现了对空间和时间相关性的同步考虑。随着语言和图像领域的Transformer模型取得巨大成功,视频Transformer模型也在视频理解领域取得了显著进展,...