Efficient Transformers: A Survey
Transformer model architectures have garnered immense interest lately due to their effectiveness across a range of domains like language, vision and reinforcement learning. In the field of natural language processing for example, Transformers have become an indispensable staple in the modern deep learning stack. Recently, a dizzying number of "X-former" models have been proposed - Reformer, Linfor
図で理解するTransformer - Qiita
対象読者 こんな人に向いてます Transformerを知らない人 私も全く知らずに調べました！なんにもわからない人の目線で書きます！ 想定される疑問を載せてます！ 多層パーセプトロンは知っているけど、それ以降出てきたいろんな用語についていけなくなった人 いつも知らない言葉を含んだ図ばかりで結局詳細がよくわからないって思っている人 図に式も載せて式を見ればやっていることがわかるようにしました！ 結局解説サイトを読んでもどう動くかわからない人 実際に軽いデータでTransformerを動かしてみたい人 軽く動かせるNotebookを用意してます！ ミスがあればご指摘くださると幸いです。 自然言語処理で大活躍している手法。 機械翻訳 テキスト要約 文章生成 文書カテゴリの分類 最近では、画像データやテーブルデータ（時系列データ）でも活躍しているようだ。 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「
ついに出た！本当にDETR！ 物体検出の革新的なパラダイム
3つの要点 ✔️ ついにTransformerを物体検出に応用 ✔️ End-to-endなモデルを実現し、人手による設計を削減 ✔️ 物体検出を直接的な集合予測問題として再定義 End-to-End Object Detection with Transformers written by Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko (Submitted on 26 May 2020 (v1), last revised 28 May 2020 (this version, v3)) Comments: Published by arXiv Subjects: Computer Vision and Pattern Reco
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