Transformer与传统神经网络（RNN、CNN）的对比优势 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CHGRwwbIkiQTGok06ATcBAjVnhg/a6Transformer模型包含编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，其中编码器 ... 与传统的Seq2Seq模型不同，Transformer完全基于注意力机制构建，没有使用循环神经网络（RNN）或卷积 ...
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解析中文clip模型训练中的数据流向与处理要点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/CsnIwxbauiZ2fakSYp1cI8fwnie/a4Image Encoder用来提取图像的特征，可以采用常用CNN模型或者vision transformer。 ... 模型代码。我发现， chinese\-clip 相对于 clip 。就是把常规的 ...
Yann LeCun评ViT与CNN：图像处理谁更强 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/YyRDwmOj2i9ddkkPJNhcZdQRnie/a1它与SVD有何比较？书中的哪一部分描述了这两者？书上具体怎么说的？ 与你能 ... 与以前的开源代码生成模型相比， AutoCoder 增加了一个新功能：能够自动安装所需 ...
TensorFlow Models代码库对深度学习爱好者的价值 - 飞书文档
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CNN-NER - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/MbRZwH2d0iJU6okhpaQcRSsbnR6... ：https://arxiv.org/abs/2208.04534 代码：https://github.com/yhcc/CNN_Nested_NER/tree/master NZVKbGC4qoFZ2lxJVorcI1aKnVb ... 模型架构比较简单，就没有采用 ...
看不懂深度学习训练代码？这里有解读 - 飞书文档
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一文读懂Transformer：深度学习模型的核心架构与原理 - 飞书文档
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模型训练速度的对比与分析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PlMjwHppwiS4EekwnFZcPD8cnd8/a2CNN 和transformer，都用一组结构相同但weight 不同的block 去学习，. block 之间 ... 而且，调度的效果很好。 过度依赖perfect knowledge of operation semantics。导致代码 ...
多模态训练，解决不同模态之间的差异 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/F8LTw6g7ei6URLkIao0cAqmxnzcCLIP 模型的思路非常简单，它将图片和文本利用Transformer分别编码为向量，然后使用对比学习（ITC）的方式进行训练。ITC使来自同一对的图片和文本的向量在向量空间中尽可能地 ...
Diffusion 模型：正向与逆向扩散过程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/XbkKwD9tZiCblskNBXicxqOznyd/a6编码器（Encoder ）：负责将输入（Input ） 转化为特征（Feature）；. 解码器（Decoder ）：负责将特征（Feature ）转化为目标（Target ）。 卷积神经网络CNN.