Transformer

摘要：随着深度学习技术的不断发展，自监督特征学习作为一种重要的预训练方法，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。本文将围绕AI大模型中的深度学习技术，重点探讨掩码建模在自监督特征学习中的应用，分析其原理

摘要：随着深度学习技术的不断发展，模型架构的多样性日益丰富。本文将围绕AI大模型中的三种常见模型架构——Transformer、CNN和RNN，从原理到实践进行详细解析，旨在帮助读者深入理解这些模型的工作机制和应用

摘要：随着深度学习技术的不断发展，目标检测作为计算机视觉领域的一个重要分支，取得了显著的进展。近年来，基于 Transformer 的目标检测模型在学术界和工业界都受到了广泛关注。本文将围绕 Transformer

摘要：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，近年来取得了显著的进展。本文将围绕AI大模型中的目标检测技术，重点介绍Transformer架构（DETR/Deformable

摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，长文本建模在信息检索、文本摘要、问答系统等领域扮演着越来越重要的角色。本文针对长文本建模中的Transformer模型，提出了一种基于Transformer的优化方案

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成果。本文将围绕AI大模型之自然语言处理，对比分析三种基础架构：卷积神经网络（CNN）、Transformer以及混合模型，探讨各自的优势与局

摘要：随着计算机视觉技术的不断发展，目标跟踪在视频监控、自动驾驶、人机交互等领域发挥着越来越重要的作用。本文将围绕孪生网络和Transformer两种技术，探讨其在目标跟踪领域的应用，并分析其优缺点。 一、 目标跟

摘要：随着全球化的深入发展，多语言语音识别技术成为人工智能领域的研究热点。本文针对多语言语音识别问题，提出了一种基于跨语言迁移的多语言处理框架。该框架通过引入跨语言预训练模型，实现了不同语言语音数据的共享和迁移，有

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，语音识别技术已成为人机交互的重要手段。声学模型作为语音识别系统的核心组成部分，其性能直接影响着整个系统的识别效果。本文将对比分析DNN、RNN和Transformer三种声学模型的

TensorFlow：计算机视觉模型开发——CNN与Transformer的融合之路 随着深度学习技术的飞速发展，计算机视觉领域取得了显著的成果。卷积神经网络（CNN）和Transformer模型作为当前计算机视