【光电智造】基于多视角影像的大规模场景三维重建技术综述

NeRF是一个端到端的学习框架,利用对象的空间坐标和相机姿态作为输入,利用多层感知器(MLP)网络来模拟神经场,其架构如图11所示。这个神经场表示了对象在特定方向上的标量属性,比如不透明度。通过在场景中追踪光线并根据光线和不透明度进行颜色积分,NeRF可以从新的视点生成高质量的图像或视频。在NeRF的基础上,Zhang等人提出...

Transformer、RNN和SSM的相似性探究:揭示看似不相关的LLM架构之间...

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...

如何定量分析 Llama 3,大模型系统工程师视角的 Transformer 架构

有了这个隐空间之后,我们就可以在Decoder中结合隐空间的输入信息以及自身输出的信息,推断出下一个的输出结果。接下来我们讨论Decoder部分。其实Decoder和Encoder的基本结构是相似的,但Decoder为了使用Encoder传过来的值,加了一个CrossAttention结构。通过这种方式,Decoder重复N次就可以拿到最终的...

一文看懂AI的 Transformer 架构!

处理数据序列的传统神经网络通常使用编码器/解码器架构模式:编码器读取和处理整个输入数据序列,如英语句子,并将其转换为紧凑的数学表示形式。这种表示形式是捕获输入本质的摘要然后,解码器获取此摘要并逐步生成输出序列,该序列可以是翻译成法语的相同句子这过程是按序进行,即它必须一个接一个地处理每个单词或数据的...

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

注意力输出权重:dmodel*dkqv*注意力层总参数量:3**dkqv)*dmodel*dkqv+(dmodel*这里注意一下注意力输出权重的计算是用Multi-headAttention的方式,从图2的Multi-HeadAttention组件结构可知,Q、K、V做完ScaledDot-ProductAttention之后,将得到的加权值(Values)通过一个线性变换来生成最...

2017年5月 软考中级系统集成项目管理工程师 综合知识真题

解析:物联网从架构上面可以分为感知层、网络层和应用层(www.e993.com)2024年11月20日。(1)感知层:负责信息采集和物物之间的信息传输,信息采集的技术包括传感器、条码和二维码、RFID射频技术、音视频等多媒体信息,信息传输包括远近距离数据传输技术、自组织组网技术、协同信息处理技术、信息采集中间件技术等传感器网络。感知层是实现物联网全面感知的...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

这三种门结构相配合的机制可以决定什么时候该对隐状态输入的信息作记忆,什么时候忽略。同为隐藏层的输出,记忆单元仅用于网络内部信息的维护,隐状态则会传递到输出层用于预测当前时间步的输出结果。1.2.2.2.门控循环单元-GRU相比于LSTM,门控循环单元(GRU)是一个稍微简化的变体。通常,GRU能够提供与LSTM...

2024年值得关注的7个产业趋势和8个政策主题

据称,FSDBetaV12是有史以来第一个端到端AI自动驾驶系统,其改变了传统智能驾驶系统分拆任务交由专门AI模型或模块处理的架构,选择“感知”与“决策”一体化,搭配“视觉”端硬件,以实现智能驾驶的类人驾驶化,即“光子输入,手脚动作控制输出”。端到端FSD直播首秀,将汽车智能化这一赛道的关注点从“视觉”硬件端...

人工智能 无限可能

网络传播2016.122016年12月号总第157期月报26人工智能无限可能28人工智能发展简史32关于人工智能的几点思考34三维度看人工智能产业发展态势36百度:下一幕,因智而能38搜狗:搜索天生具备智能基因40格灵深瞳:让计算机看懂世界42海康威视:AI开启城市新纪元44国际科技巨头描绘人工智能愿景...

人工智能行业深度报告:AI下半场,应用落地,赋能百业

LIMoE原理:将输入的图像/文本通过门控网络分配到不同的专家模型中,鸭子(drake)的图片和对应的文字描述的token被分配到不同的专家中进行处理,每个专家处理完后通过输出层为图像或文本生成一个统一的向量表示。LIMoE性能:在零样本和10样本的ImageNet分类任务中,LIMoE的绝对平均性能相较于CLIP实...