Transformer

在本文中，作者主要研究可泛化的神经渲染任务，该任务从不同人物的多视图视频中训练条件神经辐射场 (NeRF)。为了处理动态人体运动，以往的方法主要采用基于SparseConvNet …

如今，屏幕内容图像呈现爆炸性增长。然而，针对自然图像设计的图像 SR （Super-Resolution，超分辨率）方法对于 SCIs（screen content images，…

研究意义 在视频理解任务中，视频片段定位是一个新兴且极具挑战的任务。给定一个自然语言描述的查询和一个未裁剪的视频，视频片段定位需要在这个未裁剪的长视频中找到符合这个描述的视频片段，…

字节跳动与英伟达, 加州大学河滨分校联合发表的论文 《ByteTransformer: A High-Performance Transformer Boosted for Var…

2022年12月，OpenAI的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络,它能胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度，让网友们不禁怀疑ChatGP…

Transformer是一种新型的深度前馈人工神经网络架构。在本文中，通过底层数学、python代码实现和不同层的可视化来解释了Transformer架构。