定点自动编码器的性能

每个因素都会在抛弃“多余”的信息和同时保留“有用”的信息之间产生两方面的影响。表示域必须根据计算并行性仔细选择。结果还显示，使用定点运算可以保证自动编码器算法的精度，并获得可接受的...

抛弃视觉编码器，这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法

当前的视觉语言模型（VLM）通常依赖视觉编码器（Vision Encoder,VE）来提取视觉特征，再结合用户指令传入大语言模型（LLM）进行处理和回答，主要挑战在于视觉编码器和大语言模型的训练分离。...

抛弃编码器

现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器-解码器架构，以更好的提取多层次的特征，但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。针对这一问题，一篇 AAAI 2024 上的论文给出...

自编码器(Auto Encoder)原理及其python实现

每次训练都只训练一个自编码器，训练完该自编码器后，抛弃输入层跟输出层，将隐含层作为下一个自编码器的输入层，然后训练下一个自编码器。当训练完多个自编码器后，比如4个，训练了4个隐含层...

抛弃视觉编码器，这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法

当前的视觉语言模型（VLM）通常依赖视觉编码器（Vision Encoder,VE）来提取视觉特征，再结合用户指令传入大语言模型（LLM）进行处理和回答，主要挑战在于视觉编码器和大语言模型的训练分离。...

抛弃视觉编码器，这个「原生版」多模态大模型也能媲美主流方法

当前的视觉语言模型（VLM）通常依赖视觉编码器（Vision Encoder,VE）来提取视觉特征，再结合用户指令传入大语言模型（LLM）进行处理和回答，主要挑战在于视觉编码器和大语言模型的训练分离。...

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当前的视觉语言模型（VLM）通常依赖视觉编码器（Vision Encoder,VE）来提取视觉特征，再结合用户指令传入大语言模型（LLM）进行处理和回答，主要挑战在于视觉编码器和大语言模型的训练分离。...

抛弃编码器

现有的深度边缘检测网络通常基于包含了上下采样模块的编码器-解码器架构，以更好的提取多层次的特征，但这也限制了网络输出既准又细的边缘检测结果。针对这一问题，一篇 AAAI 2024 上的论文给出...

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当前的视觉语言模型（VLM）通常依赖视觉编码器（Vision Encoder,VE）来提取视觉特征，再结合用户指令传入大语言模型（LLM）进行处理和回答，主要挑战在于视觉编码器和大语言模型的训练分离。...

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当前的视觉语言模型（VLM）通常依赖视觉编码器（Vision Encoder,VE）来提取视觉特征，再结合用户指令传入大语言模型（LLM）进行处理和回答，主要挑战在于视觉编码器和大语言模型的训练分离。...