本文介绍了变换器模型中的位置编码,强调其在自然语言处理中的重要性。位置编码帮助模型理解词语顺序,主要有四种类型:正弦位置编码、学习位置编码、旋转位置编码和相对位置编码。每种编码方式各有优缺点,正弦编码适用于长序列,学习编码适应数据特征,旋转编码提高性能,相对编码关注词间距离。
PosMLP-Video是一种轻量但强大的视频识别主干,通过使用高效的相对位置编码(RPE)解决图像理解任务中的挑战,扩展了图像PosMLP的位置门控单元到三种时空变种,实现模型简化且性能保持良好。
RoFormer是一种用于处理大型WSI图像分类任务的编码模块,采用内存高效的自注意力和相对位置编码,能够解决实例间相关性和组织的空间建模问题。该方法在弱监督分类任务上表现出色,比最先进的MIL模型在三个公共数据集上表现更好。
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