ViT论文逐段精读【论文精读】

  Рет қаралды 47,961

跟李沐学AI

跟李沐学AI

2 жыл бұрын

更多论文:github.com/mli/paper-reading

Пікірлер: 46
@louisyuliu7200
@louisyuliu7200 Жыл бұрын
感谢老师精彩的讲解和清楚的分析!
@xuzhang2431
@xuzhang2431 2 жыл бұрын
讲得太棒了!非常感谢!!
@chrischen6
@chrischen6 9 ай бұрын
謝謝老師講解 非常清楚 很受用
@user-wv5dc3ut9o
@user-wv5dc3ut9o Жыл бұрын
感謝大神細心講解
@twyunghui
@twyunghui 2 жыл бұрын
謝謝 講解得非常清楚
@pantan4206
@pantan4206 2 жыл бұрын
感谢老师!B站看完了来这里再来点赞
@user-wm1yb3zi9x
@user-wm1yb3zi9x 11 ай бұрын
这个哥们讲的内容很喜欢!👍
@Rocky-px8jg
@Rocky-px8jg 2 жыл бұрын
谢谢作者分享!
@morningstar618z8
@morningstar618z8 Жыл бұрын
讲得太好了,清晰明了,幽默风趣,全程无尿点!
@geesehoward8838
@geesehoward8838 Жыл бұрын
讲得太仔细了,非常感谢!!
@lionhuang9209
@lionhuang9209 2 жыл бұрын
谢谢讲解!
@zeweichu550
@zeweichu550 Жыл бұрын
讲得非常好👍学习了
@huangjames8130
@huangjames8130 Жыл бұрын
所以長話短說 先用CNN(或其他方法)得到足夠小的feature map,再用transformer跑
@Zhichaodeng2023
@Zhichaodeng2023 9 ай бұрын
讲的很清透!点赞
@yifanbai3072
@yifanbai3072 2 жыл бұрын
Zhu老师讲的很棒,感谢
@nicolezhao9597
@nicolezhao9597 Жыл бұрын
请问老师叫什么名字?
@lionhuang9209
@lionhuang9209 2 жыл бұрын
Great presentation!
@muyuanliu3175
@muyuanliu3175 4 ай бұрын
讲的真的好
@yafengyang1099
@yafengyang1099 Жыл бұрын
讲的太好了
@zhanlucas935
@zhanlucas935 2 жыл бұрын
感谢感谢!!!
@xyh6552
@xyh6552 6 ай бұрын
cnn和transformer基本上是同一件事情,只不过cnn更先进在特征就是tags,trasformer先进在不用一个单位一个单位滑动,但是实际上特征层和tags是一件事情的话特征层比tags的attention内积更高效,这类似于用所有basis和前几个特征函数近似,trasformer低效在要标注和attention本身,高效在不需要一个单位一个单位摞
@mingzhaochina
@mingzhaochina Жыл бұрын
真棒!
@alphaprofold5707
@alphaprofold5707 2 жыл бұрын
来龙去脉,前因后果, 讲的太好了
@user-dq1en7zd8r
@user-dq1en7zd8r Жыл бұрын
怎么找不到 老师的 VITS 解读了呢?
@incameet
@incameet Жыл бұрын
What is the name of the speaker?
@tedmsxu
@tedmsxu Жыл бұрын
这个人的水平至少是国内优青水平~!
@baijiu_yaya
@baijiu_yaya 7 ай бұрын
44:15处,应该是√d而不是d/2
@grhaonan
@grhaonan 11 ай бұрын
Transformer base 的head 数目好像是8吧
@user-dv4su5jw8n
@user-dv4su5jw8n Жыл бұрын
哈哈
@liqiushui2427
@liqiushui2427 Жыл бұрын
44分30秒不应该是根号D嘛
@xufenghu3063
@xufenghu3063 2 жыл бұрын
嘿嘿 来了
@xyh6552
@xyh6552 6 ай бұрын
消融实验结果差不多是因为加是完全不对的,加所带来的特征在动力系统里面全都平均掉了
@xyh6552
@xyh6552 6 ай бұрын
位置信息如何加进去是个编码问题,要尽可能的保证信息无损的同时占用空间小,f(attention(x),position)应该比直接把位置信息加在x里面好
@x7lwavuj976
@x7lwavuj976 2 жыл бұрын
老師整容了?
@albertwang5974
@albertwang5974 2 жыл бұрын
这是另外一个人!
@nicolezhao9597
@nicolezhao9597 Жыл бұрын
请问老师叫什么名字?
@user-lp2lu2ms8o
@user-lp2lu2ms8o 10 ай бұрын
為什麼是224/16=14 然後input = 14*14 為何不是input = 16*16 input 是一個一個patch 的意思嗎?
@huachengli1786
@huachengli1786 7 ай бұрын
我的理解和你一样。一张图类比一句话。所以一个patch类比于一个词。如果word embedding 是512, 那ViT里对应的就是16x16。
@huachengli1786
@huachengli1786 7 ай бұрын
你理解的是对的,所以文章标题是 An Image is Worth 16x16 words🤣
@user-lp2lu2ms8o
@user-lp2lu2ms8o 7 ай бұрын
@@huachengli1786 哈哈我還沒有發現
@dayeye2011
@dayeye2011 4 ай бұрын
这位帅哥是谁?
@jinhuizhang702
@jinhuizhang702 2 жыл бұрын
沐神呢
@hailuyin9915
@hailuyin9915 Жыл бұрын
大神
@jeffreyhao1343
@jeffreyhao1343 2 жыл бұрын
------------------------------- Pretty good, done. -------------------------------
@jeffreyhao1343
@jeffreyhao1343 2 жыл бұрын
ViT-FRCNN and SETR
@jeffreyhao1343
@jeffreyhao1343 2 жыл бұрын
Transformer论文逐段精读: kzfaq.info/get/bejne/pOChn6l6yKm3h4U.html
BERT 论文逐段精读【论文精读】
45:49
跟李沐学AI
Рет қаралды 30 М.
斯坦福 2022 年 AI 指数报告精读【论文精读】
1:19:56
跟李沐学AI
Рет қаралды 16 М.
A teacher captured the cutest moment at the nursery #shorts
00:33
Fabiosa Stories
Рет қаралды 49 МЛН
Mama vs Son vs Daddy 😭🤣
00:13
DADDYSON SHOW
Рет қаралды 45 МЛН
Swin Transformer论文精读【论文精读】
1:00:22
跟李沐学AI
Рет қаралды 32 М.
GAN论文逐段精读【论文精读】
46:17
跟李沐学AI
Рет қаралды 19 М.
彻底弄懂,神经网络的误差反向传播算法
12:15
小黑黑讲AI
Рет қаралды 3,3 М.
CLIP 论文逐段精读【论文精读】
1:38:26
跟李沐学AI
Рет қаралды 29 М.
Vision Transformer for Image Classification
14:47
Shusen Wang
Рет қаралды 115 М.
我是如何快速学习一个领域的
15:49
小Lin说
Рет қаралды 1,4 МЛН
Transformer论文逐段精读
1:27:05
跟李沐学AI
Рет қаралды 387 М.
A teacher captured the cutest moment at the nursery #shorts
00:33
Fabiosa Stories
Рет қаралды 49 МЛН