hybrid architectures | BriefGPT

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具备 MAD 技能的预训练混合模型
Manticore 是一个自动化设计混合体系结构的框架，通过重用预训练模型创建预训练混合体，实现了语言模型选择、预训练混合体的构建以及对预训练混合体进行编程的功能，并在长距离竞技场任务上取得强大的性能。
PDFa month ago
混合架构的机理设计与缩放
通过深度学习架构的机械设计管道，我们提出了一种新的混合架构，通过集成多种计算基元，利用合成任务对性能进行测试，并验证其在计算和状态最优化方面的表现优于传统架构。
PDF3 months ago
蟒蛇是否能学会学习？一项关于上下文学习任务的比较研究
使用混合模型能够增强在语言模型中的上下文学习能力，这项研究对几种模型进行了比较，发现混合模型可以在某些任务中克服各个模型独立处理时的局限性。
PDF5 months ago
探索混合 CNN 和视觉转换器的协同效应：计算机视觉的综述
综述探讨了卷积神经网络（CNN）与视觉 Transformer（ViT）架构的混合体，深入检查了最新的混合 CNN-ViT 架构文献，探索了这两种方法之间的协同作用。通过对混合 CV 架构的研究，旨在作为一个指导资源，促进对 CNN 和 V
PDF5 months ago
HuSpaCy 中的混合还原
本文提出了一种混合词形还原器，使用神经模型、字典和手工规则的混合架构，在广泛使用的匈牙利语数据集上获得了实验结果，并发表了三种 HuSpaCy 模型。
PDFa year ago
MM智能反射面辅助毫米波通信信道估计中的混合驱动学习
本论文提出了一种基于模型推导和数据驱动深度学习相结合的混合驱动学习体系结构，用于联合估计和学习通道特性，在智能反射平面辅助的多用户多输入单输出系统中进行上行宽带通道估计，采用残余学习的近似消息传递作为模型驱动网络，数据驱动网络中使用降噪和注
PDFa year ago
视觉语言学习中知识的贡献：任务和挑战调查
研究了基于视觉和语言协同的任务，考虑利用知识图谱和大型语言模型等外部知识来源填补现有 VL 预训练数据集中存在的知识缺失问题，提出了基于混合架构的解决方案，并总结了知识图谱与大型语言模型潜在对未来混合模型的影响。
PDFa year ago
基于 BERT 的卷积和循环神经网络组合用于印尼情感分析
采用 BERT 表示法，利用混合增强的深度学习算法对印度尼西亚情感分析进行了研究，并展示 BERT 表示法可以提高所有混合架构的准确性。在 BERT 基础上的 LSTM-CNN 准确性略高于其他 BERT 基础混合架构。
PDF2 years ago
基于混合目标检测网络的汽车雷达方向估计与检测改进
本文提出一个混合体系结构，结合网格和基于点的处理方法，以提高雷达物体检测网络的检测性能和定位估计。通过实验，证明了该模型可以提取邻域特征，从而获得比以往文献中的网络更好的检测性能和方位估计。
PDF2 years ago
ICCV使用块智能自监督神经架构搜索探索混合 CNN 转换器
本文提出了 Block-wisely Self-supervised Neural Architecture Search (BossNAS) 方法，包括定义可搜索的 CNN-transformer 混合结构搜索空间 HyTra、以及新型自
PDF3 years ago