DeepMind:谁说卷积网络不如ViT?
本文通过评估按比例扩大的 NFNets,挑战了 ConvNets 在大规模上表现不如 ViTs 的观点。深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络(ConvNets)的发展。近十年来,ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来,它们越来越多地被 ViTs(Vision Transformer
本文通过评估按比例扩大的 NFNets,挑战了 ConvNets 在大规模上表现不如 ViTs 的观点。深度学习的早期成功可归功于卷积神经网络(ConvNets)的发展。近十年来,ConvNets 主导了计算机视觉基准测试。然而近年来,它们越来越多地被 ViTs(Vision Transformer
从头肽测序不依赖于全面的靶序列数据库,这为科学家提供了一种从串联质谱中识别新肽的方法。然而,当前的从头测序算法的准确性和覆盖率较低,这阻碍了它们在蛋白质组学中的应用。
核心要点:1. 最近的研究表明,卷积神经网络(ConvNets)在大规模数据集上可以与视觉变换器(Vision Transformers)媲美,挑战了以往认为视觉变换器在这方面具有卓越性能的观点。2. 研究团队使用NFNet模型在巨大的JFT-4B数据集上进行了训练,发现随着计算资源的增加,Conv
学术研究的专利归属对于学者而言很重要,是对自己所做工作的保护和肯定。但如果因公司变故而将自己参与研究的专利分了出去,后续研究还怎么搞?深度学习三巨头之一、卷积神经网络之父 Yann LeCun 就曾遇到过这种「烦心事」。
据澎湃新闻,由上海理工大学智能科技学院张启明教授,智能科技学院、张江实验室光计算所顾敏院士领衔的研究团队,开发了一种超快速的卷积光学神经网络(ONN),这一技术在无需依赖光学记忆效应的情况下,实现了对
金融界2023年11月21日消息,据国家知识产权局公告,华为技术有限公司申请一项名为“用于训练自学习图像处理系统的方法和传感器组件”,公开号CN117099110A,申请日期为2021年3月。专利摘要显示,提供了一种训练卷积神经网络的方法。所述方法包括提供由传感器获得的传感器图像。所述传感器能够确定
作者 | Richard Sutton编译 | bluemin编辑 | 陈彩娴“可塑性损失”(Loss of Plasticity)是深度神经网络最常被诟病的一个缺点,这也是基于深度学习的 AI 系统被认为无法持续学习的原因之一。对于人脑而言,“可塑性”是指产生新神经元和神经元之间新连接的能力,是人
研究者表示,这是卷积神经网络与 Transformer 首度结合用于视频帧合成。深度卷积神经网络(CNN)是功能非常强大的模型,在一些困难的计算机视觉任务上性能也很卓越。尽
编辑 | 萝卜皮细胞类型反卷积是一种用于从大量测序数据中确定/解析细胞类型比例的计算方法,并且经常用于分析肿瘤组织样本中的不同细胞类型。然而,由于重复性/再现性、参考标准可变以及缺乏单细胞蛋白质组参考数据的挑战,使用蛋白质组数据分析细胞类型的反卷积技术仍处于起步阶段。哈尔滨工业大学、腾讯 AI la
有投资者在投资者互动平台提问:公司是否有机器神经视觉技术储备? 思泰克(301568.SZ)12月1日在投资者互动平台表示,公司自设立以来深耕于机器视觉检测设备领域,其核心技术包括AI 人工智能算法、光源系统、机器视觉软件底层及应用层算法等多个领域,并取得多项技术成果。