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  1. 2023年7月18日 · 接下来看一下论文给出的 RetNet 和 Transformer 的对比实验结果: 当输入序列长度增加的时候,RetNet 的 GPU 显存占用一直是稳定的和权值差不多,而 Transformer 则是和输入长度成正比。. 首先看红色线和紫色线,都是输入长度在 8192 下,RetNet 和 Transformer 推理延时的对比 ...

  2. 一. 什么是以太网?. 以太网 (Eth…. 传统汽车企业在Domain架构下,把CAN网络替换成以太网骨干网,是围绕远程信息系统和自动辅助驾驶系统两大块内容,并且在整车不断增加的软件数量,这些按照原有的设计,对主干网络的通信带宽的需求不断增长。. 不知道你要 ...

  3. 2023年7月19日 · RetNet(Recurrent Neural Network with Range Encoding)和RWKV(Range-based Weighted Key-Value Memory)都是针对Transformer模型的一些缺陷或不足提出的改进模型,它们在某些方面确实可以与Transformer形成竞争关系,但并不完全能够取代Transformer。. RetNet和RWKV的主要区别在于它们的设计 ...

  4. 1、简单来说,网络按照区域来划分,分为广域网和局域网。这只是按照使用区域大小来划分的。就像省和村的关系。 2、然后在这个小区域(局域网)里建设网络,就需要使用多种标准技术,其中电气标准中规定用双绞线还是单芯线等,这个电气标准中有以太网技术、令牌环网技术、ATM网技术、帧 ...

  5. 本文介绍了一种名为Swin3D++的方法,旨在解决多源3D数据集预训练中的挑战。. 该方法通过引入多个领域特定的组件,如域特定的初始特征嵌入、域特定的层归一化、域特定的体素提示等,从而提高了预训练模型在不同领域中的性能和泛化能力。. 作者通过实验 ...

  6. 13 个回答. 简单来讲,CANopen是EtherCAT在 应用层 使用的Mailbox protocols中的一种。. 要搞清楚EtherCAT和CANopen的关系,先要了解EtherCAT的一些基础知识。. EtherCAT设计时仅显式使用了OSI 7层模型中的三层,即应用层,数据链路层和 物理层 ,见下图:. EtherCAT主要实现了数据 ...

  7. 2020年4月20日 · 假设有人提问类似下述问题:深度学习有这么多优秀的分类网络,它们的区别是什么?究竟是什么原因造成它们… 你只要记住两点: (1)分类就用ResNet、分割就用U-Net、检测就用YOLO;(2)其余的精力你全部投入到数据上面去,把数据清理好,想方法增加更多有用的数据,学习合理的运用多种trick ...

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