亚利桑那州立大学（ASU）是一所历史悠久、享有国际声誉的公立研究型大学。亚利桑那州立大学(ASU)成立于1885年，位于凤凰城，是美国蕞大的公立大学之一，也是全球知名的高等教育机构。以下是对美国亚利桑那州立大学排名的详细分析。 亚利桑那州立大学在 ...

"说到自然语言处理, 语言模型, 命名实体识别, 机器翻译, 可能很多人想到的**LSTM等循环神经网络**, 但目前其实LSTM起码在自然语言处理领域已经过时了, 在Stanford阅读理解数据集**(SQuAD2.0)**榜单里, 机器的成绩已经超人类表现, 这很大程度要归功于**transformer的BERT预 ...

Graph Transformer是一种将Transformer架构应用于图结构数据的特殊神经网络模型。该模型通过融合图神经网络(GNNs)的基本原理与Transformer的自注意力机制，实现了对图中节点间关系信息的处理与长程依赖关系的有效捕获。 Graph Transformer的技术优势 在处理图结构数据任务 ...

Noam Shazeer 2021 年离职谷歌，3 年后又以特殊方式重回谷歌。 本月初，初创公司 Character.AI 宣布了一则重磅消息，约 25 亿美元「卖身」谷歌，并授予谷歌获得 Character.AI 大型语言模型（LLM）技术的非独家许可。 Character.AI 的联合创始人 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 也将 ...

清华研究团队打造时序分析大模型Timer。 大模型在语言、图像领域取得了巨大成功，时间序列作为多个行业的重要数据类型，时序领域的大模型构建尚处于起步阶段。近期，清华大学的研究团队基于Transformer在大规模时间序列上进行生成式预训练，获得了任务 ...

本文来自微信公众号：Afunby的 AI Lab（ID：AI_Lab_of_Afunby），原标题《图解 transformer——逐层介绍》，作者：Afunby，题图来自：视觉中国 为了深入理解每个组件的作用，在翻译任务中step-by-step地训练Transformer。使用只有一个样本的训练数据，其中包括一个输入序列 ...

本文来自微信公众号：Afunby的 AI Lab（ID：AI_Lab_of_Afunby），原标题《图解Transformer：功能概览》，作者：Ketan Doshi，翻译&整理：Afunby，题图来自：视觉中国 一、引言 随着大型语言模型如 ChatGPT 的横空出世，我们进入了自然语言处理（NLP）的一个新纪元。在这个 ...

作者受多维时间序列的本身的数据特性启发，反思了现有Transformer在建模时序数据的问题，提出了一个通用的时序预测框架iTransformer。 【导读】最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角 ...

谁曾想过，引发人工智能革命的突破竟源自一个改进机器翻译的想法？ 智东西8月21日消息，据英国《金融时报》报道，被称为“ChatGPT奠基之作”的著名架构Transformer的八位作者均已离开谷歌。Transformer的发布如同人工智能领域的“宇宙大爆炸”。八位研究人员都 ...

由统一的多模态理解，迈向通用感知智能。 在迈向通用人工智能（AGI）的诸多可能的方向中，发展多模态大模型（MLLM）已然成为当前炙手可热的重要路径。在 GPT4 对图文理解的冲击下，更多模态的理解成为学术界关注的焦点，通感时代真要来了吗？ 我们知道 ...

Pytorch刚刚发布的最新版本1.10上面支持使用STN网络，帮助CNN网络获取旋转不变性特征。而且只需要在原来的CNN网络中改动十行左右代码即可获得加持，从而让训练生成的分类或者对象检测网络具有更好的稳定性。 STN（Spatial Transformer Network）网络主要分为两个部分 ...