浅层前馈神经网络模拟注意机制的有效性分析
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
Transformer技术原理，论文讲解！带你秒懂Transformer底层逻辑原理！真的通俗易懂！（人工智能、深度学习、机器学习算法、神经网络、AI）
...
我竟然半天学会了六大深度神经网络：CNN、RNN、GAN、GNN、LSTM、Transformer，计算机博士一次带你吃透入门到实战！
...
目前B站最完整的【图神经网络从入门到精通】讲解，我居然20小时就学懂了GNN原理模型与应用，纯干货！超详细！看完血赚！神经网络深度学习/AI 人工智能
...
掌握前沿！安利给金融生和金融从业者的金融人工智能书！写的真的太棒了！-神经网络/机器学习/深度学习
...
35年首次证明！神经网络登上Nature：神经网络具有人类泛化能力，是人工智能的又一重大突破！
...
基于先修课程学习的同时机器翻译
...
2024年最新【图神经网络】全套教程：图卷积、PYG、图注意力机制、图相似度一口气学完，迪哥带你5小时吃透GNN！-人工智能/神经网络/图神经网络/深度学习
...
【课件+代码】李沐大神《动手学深度学习》2024最新视频教程，比啃书高效！比刷剧还爽！（人工智能丨深度学习丨神经网络）
...
图神经网络中的关键子图发现：不变性图变换器
...
图神经网络何时预训练？从数据生成角度探讨
...
神经场与触觉感知：实现机器人手部操作的视触觉感知
...
CNN,RNN,GAN与它的变形体Resnet，LSTM，WGAN，到底是干什么的？计算机大佬手把手带你吃透3大经典神经网络入门到实战！
...
神经网络视觉系统的骨干网络选择：Battle of the Backbones
...
搞深度学习因数据不够质量不好导致模型性能差怎么办？30分钟用一个视频全都给你解决！-神经网络/图像处理/计算机视觉
...
学ML和DL其实无非就是两种学习方法：自上而下、自下而上，入门真不难！-神经网络/深度学习/机器学习
...
GridFormer 表结构识别方法
...
强推【线性代数的本质】唯一一个把线性代数本质讲清楚的教程！同济大佬亲授！几乎所有的人都能学懂！建议收藏！——（人工智能、深度学习、神经网络、图像处理、AI）
...
深度学习最热方向！今年最全的多模态大模型综述来啦！-神经网络/大模型/LLM
...
建议先收藏观看！GAN生成对抗网络原理解读+论文讲解+代码实现被计算机博士由浅入深讲明白了！_人工智能/深度学习/神经网络/GAN
...
B站最全的【数学课程大合集】，满足你对高等数学基础所有的需求！概率论基础、线性代数基础、高等数学基础、微积分、泰勒公式、贝叶斯算法一口气学完
...
基于生成式模拟的机器人技能学习方法
...
Can a student Large Language Model perform as well as it's teacher?
...
导师不教我来教！20分钟详解YOLOV10原理与代码，精简直接、通俗易懂！-深度学习/神经网络/目标检测
...
2024最适合新手人群的【深度学习与神经网络】教程，理论讲解与代码实战，翻遍全网找不到比这更基础的教程了！
...
真的太完整了！一口气从入门到精通学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络，看完学不会up退出IT圈！！
...
Visual In-Context Prompting
...
基于CapsFusion的高质量多模态预训练数据生成
...
入门到进阶！一口气学完CNN、RNN、GAN、transformer、ResNet、BERT、GPT、YOLO等八大深度学习神经网络算法模型！
...
Distil-Whisper: Robust Knowledge Distillation via Large-Scale Pseudo Labelling
...
综述：大模型的可解释性研究
...
懵了！导师让学PyTorch，自己没接触过机器学习，应该先学哪一个啊？？？-神经网络/深度学习
...
多任务学习中数据不平衡问题的优化策略：预训练与联合微调
...
视觉RMT网络
...
SANeRF-HQ：基于提示的高质量NeRF三维物体分割
...
Farzi Data: Autoregressive Data Distillation
...
FreeControl：实现任意文本到图像扩散模型的无训练空间控制
...
GaussianEditor: Swift and Controllable 3D Editing with Gaussian Splatting
...
CityGen：无限可控制的三维城市布局生成框架
...
开发torchinfo的人真是个天才，能把模型的每一层类型、输出形状和参数量等清晰的展示出来！
...
Moral Foundations of Large Language Models