transformer的细节到底是怎么样的?Transformer 连环18问!

图1神经网络为了模仿大脑中的神经元1.2另一方面,Transformer在深度学习领域扮演的角色:第3次和第4次热潮的基石,如下图2所示。图2深度学习发展的4个阶段2.Transformer的提出背景是什么?2.1在领域发展背景层面:当时时处2017年,深度学习在计算机视觉领域火了已经几年。从Alexnet、VGG、GoogLenet、ResNet、Dens...

从LeNet到GoogLeNet:逐层详解,看卷积神经网络的进化

GoogLeNet利用1×1的卷积降维后,得到了更为紧凑的网络结构,虽然总共有22层,但是参数数量却只是8层的AlexNet的十二分之一(当然也有很大一部分原因是去掉了全连接层)。基于Inception的GoogLeNet网络结构如下:GoogLeNet一共包含22层,网络参数量只有Alexnet的1/12。但是随着网络层数的加深,梯度弥散的问题依然存在,所以作...

用PaddlePaddle 和 Tensorflow 实现经典 CNN 网络 GoogLeNet

与前面的ResNet类似,实验观察到,相对浅层的神经网络层对模型效果有较大的贡献,训练阶段通过对Inception(4a、4d)增加两个额外的分类器来增强反向传播时的梯度信号,但最重要的还是正则化作用,这一点在GoogLeNetv3中得到实验证实,并间接证实了GoogLeNetV2中BN的正则化作用,这两个分类器的loss会以...

GoogLeNet的心路历程(一)

ResNet也很深,但是它先是通过构建浅层网络学习参数,再把浅层网络的参数应用到较深网络中,从而尽可能减少梯度消散的影响。GoogLeNet是直接把浅层网络的训练和深层网络的训练揉到一起了。关于这个问题还有待深究。

深度| 从AlexNet到残差网络,理解卷积神经网络的不同架构

这大大地减少了参数的总数。以AlexNet为例,它的全连接层包含了大约90%的参数。由于GoogLeNet网络的宽度和深度都很大,因此即使移去全连接层也不影响准确率。它在ImageNet上取得了93.3%的top-5准确率,并且运行速度比VGG快得多。残差网络...

问世十年,深度学习有哪些里程碑

GoogLeNet网络架构(图片来自题为《GoingDeeperwithConvolutions》的研究论文)·以6.7%的失误率取得了2014年ILSVRC的冠军(www.e993.com)2024年11月24日。·引入了“Inception单元”,强调了卷积神经网络的层不需要每次都按照顺序排列叠加。“Inception单元”(图片来自题为《深入卷积》的研究论文)...

速度提升2倍,超强悍CPU级骨干网络PP-LCNet出世

实验表明,更大的卷积核放在网络的中后部即可达到放在所有位置的精度,与此同时,获得更快的推理速度。PP-LCNet最终选用了表格中第三行的方案。GAP后使用更大的1x1卷积层在GoogLeNet之后,GAP(Global-Average-Pooling)后往往直接接分类层,但是在轻量级网络中,这样会导致GAP后提取的特征没有得到进一步的融合...

人脑与卷积神经网络的诡异对应,识别三维图形反应模式非常相似

也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。实际上，AlexNet就是基于大脑中的多级视觉网络设计的。研究团队观察到的相似之处，很可能预示着自然智能和人工智能之间的相关性，这也是对未来利用AI的一种重要启示。人脑与电脑的「近亲」早已...

清华大学软件定义芯片团队的高能效量化卷积神经网络加速芯片入选...

基于TSMC28nm工艺,QNAP内核面积为1.9mm2,在电压为0.6~0.9V,对应工作频率为100-470MHz条件下,功耗仅为19.4-131.6mW(如图6所示)。以8bit量化的AlexNet/VGGNet/GoogLeNet/ResNet作为基准网络,QNAP在470MHz,0.9V条件下,实现了12.1TOPS/W的能效,为当前最优处理器平均性能的3.56倍。

今晚,一起来学习动态神经网络

今晚,一起来学习动态神经网络来源:机器之心深度神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了较大的成功。这些年来我们不断见证越来越强大、高效的神经网络模型设计,如AlexNet,VGG,GoogleNet,ResNet,DenseNet以及最近很火的Transformer等。而近几年发展起来的网络架构搜索技术(NAS)也帮助人们建立更加...