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用ViT替代卷积网络做密集预测,英特尔实验室提出DPT架构,在线Demo可用

机器之心报道 机器之心编辑部 在这项研究中,研究者提出了 DPT 架构。这种 ViT 架构代替了卷积网络作为密集预测任务的主干网络,获得了更好的细粒度和更全局一致的预测。...Transformer 主干网络以一个不变的和相对高的分辨率来处理表征,并在每个阶段都有一个全局接感受野。与全卷积网络相比,这些特性允许 DPT 提供更好的细粒度和更全局一致的预测。...因此,transformer 在初始嵌入后的每个阶段都能有一个全局感受野,这与卷积网络形成鲜明对比。 卷积解码器 该架构的解码器将 token 集组合成多种分辨率的类图像特征表征。...这表明 DPT 也可以有效地应用于较小的数据集。 语义分割 随后,研究者选择了语义分割作为第二项任务,因为它是离散标记任务的代表,也是密集预测架构的重要任务。...在参数量相近的情况下,ViT-Hybrid 的性能优于 ViT-Base,而且与大型主干网络的性能相当。 虽然完全卷积结构在其最深层有大的有效感受野,但接近输入的层却是局部的,感受野较小。

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    先别骂队友,上交如何让 DeepSeek R1 在分手厨房再也不糊锅?

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    斯坦福 & 微软 | 决策预训练 Transformer,可解决一系列上下文强化学习(RL)问题

    」;最后作者证明了DPT可以被视为贝叶斯后验抽样的有效实现。...最后作者在经验和理论上证明了,DPT决策效果惊人,并且DPT有效地执行了后验抽样。...即使给定一个平均总奖励为1.1的随机数据集,DPT也能获得更高的平均回报61.5,如上图a所示;接下来,作者在线评估DPT、AD、RL2和PPO,其中不包含之前20此的测试数据,如上图b所示,DPT的返回值最高...在Miniworld中,Agent接收25×25像素的RGB图像观测值,如上图d所示,DPT可以从随机数据集和专家数据集中离线解决这个高维任务,与AD、RL2相比,DPT在线学习的效率更高。...前面只是考虑了由最优策略提供的操作标签。然而,「在某些任务中,即使在预训练中也不容易获得最优策略」。

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    Leetcode-sql-one

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