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  MeMViT:记忆增强的多尺度ViT做长时视频识别

  arXiv论文”MeMViT:Memory-AugmentedMultiscaleVisionTransformerforEfficientLong-TermVideoRecognition“，在2022年1月20号上传...

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  CV中的Attention和Self-Attention

  1Attention和Self-AttentionAttention的核心思想是：从关注全部到关注重点。Attention机制很像人类看图片的逻辑，当我们看一张图片的时候，我们并没有看清图片的全部内容，而是将注意力集中在了图片的焦点...

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  全民K歌直播推荐算法实践 全民k歌推荐直播是什么意思

  导读：直播是社交娱乐app的综合性变现工具，如何培养用户的心智，高效的建立用户和主播的多种连接(点击、观看、关注、常看、常打赏)是直播生态的重要问题之一。为了解决这个问题，各大平台所使用的方法之一是通过个性化推荐系统来促进用户和主播...

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  S2-MLPV2:目前最强的视觉MLP架构，空降榜一，83.6% Top-1准确率

  作者|小马编辑|CV君...

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  CTR预估系列(9)—AFM模型理论与实践

  一、简介AFM全称是AttentionalFactorizationMachine，和NFM是同一个作者。AFM是在FM上的改进，它最大的特点就是使用一个attentionnetwork来学习不同组合特征的重要性。推荐系统或者CT...

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  肝了一晚!最通俗清晰地带你掌握超大卷积核架构设计与高效实践

  摘要本文重新审视了现代卷积神经网络中的大核设计，证明了使用一些大核比一堆小核可能更加强大，同时提出了五个设计准则，依据这些准则设计了RepLKNet——一个纯粹的CNN架构，其中卷积核的最大尺寸达到了31×31。RepKLNet在Image...

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  论文新思路!双通道卷积神经网络!最新成果准确率近100%

  双通道CNN是一种创新的卷积神经网络架构，它能捕捉到比单通道CNN更丰富的信息，从而提高模型的性能和鲁棒性。具体点讲，传统CNN采用单个卷积层提取特征，形成特征映射；而双通道CNN则通过两个并行卷积层同时处理输入数据，能更全面丰富地捕捉和合...

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  Hinton老爷子CapsNet再升级，结合无监督，接近当前最佳效果

  选自arXiv作者：AdamR.Kosiorek、SaraSabour、YeeWhyeTeh、GeoffreyE.Hinton机器之心编译参与：一鸣、shooting2017年，GeoffreyHinton在论文《Dyn...

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  一文看懂 Attention(本质原理+3大优点+5大类型)

  Attention正在被越来越广泛的得到应用。尤其是BERT火爆了之后。Attention到底有什么特别之处？他的原理和本质是什么？Attention都有哪些类型？本文将详细讲解Attention的方方面面。Attention的本...

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  别再用平均池化层了!Meta AI把注意力塞到池化层，性能提升0.3

  编辑：LRS【新智元导读】注意力机制这么好用，怎么不把它塞到卷积网络里？最近MetaAI的研究人员提出了一个基于注意力的池化层，仅仅把平均池化层替换掉，就能获得+0.3%的性能提升！...

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