transformer modules | BriefGPT

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基于多粒度信息和多模块交互的情感 - 因果对提取方法
通过共享交互模块、情感 - 原因对抽取和情感抽取和原因抽取之间的共享信息挖掘，以及根据知识图谱路径长度筛选合适标签并构建任务特定特征，提出了基于 GRU、知识图谱和 Transformer 模块的端到端多任务模型 (MM-ECPE)，在 E
PDF3 months ago
多尺度循环 LSTM 与 Transformer 网络用于深度补全
激光雷达深度补全是深度估计的一个新的热门话题，在此任务中，颜色空间和深度空间的特征融合是关键和难点。本文将经典的 LSTM 和 Transformer 模块从自然语言处理迁移到深度补全中并进行相应的重新设计，通过使用遗忘门、更新门、输出门和
PDF9 months ago
EMNLP参数高效微调中 Transformer 模块的迁移性实证研究
本文旨在通过 fine-tuning 各种 transform 的模块，找寻最优子网络并探究不同 transformer 模块在将知识从预训练模型传输到下游任务方面的能力，结果显示其中的 LayerNorms 具有最佳的限制可训练参数数量和
PDFa year ago
MlTr：基于 Transformer 的多标签分类
本文提出了 Multi-label Transformer architecture (MlTr) 并应用于多标签图像分类任务中，利用 windows partitioning、in-window pixel attention、cross
PDF3 years ago