Learn how pgstream v0.6 simplifies complex data transformations with custom templates, enhances observability and improves snapshot performance.

本文探讨了自注意力机制在图信号处理中的局限性，提出了一种新方法——注意力图滤波器（AGF），通过奇异值域建模，提高了频率信息的利用效率。实验结果表明，AGF在多个任务中表现优异。

本研究提出了一种新的纵向表转换器（LTT）模型，以提高电力供应商在自然灾害中估计电力恢复时间（ETR）的准确性。分析了34,000个故障事件后，LTT模型的客户满意度指标平均提高了19.08%。

本研究探讨了视觉变换器（ViTs）在植物疾病检测中的应用，克服了传统农业技术在可扩展性和准确性方面的局限性。ViTs在处理长距离依赖性方面表现优越，可能对现代农业产生重要影响。

This post is divided into five parts: • Understanding the RAG architecture • Building the Document Indexing System • Implementing the Retrieval System • Implementing the Generator • Building the...

This post is divided into seven parts; they are: • Core Text Generation Parameters • Experimenting with Temperature • Top-K and Top-P Sampling • Controlling Repetition • Greedy Decoding and...

本文提出了一种新颖的伪变换器框架，旨在解决弱监督时间行为定位中的时间标注缺失问题。通过引入RickerFusion生成高质量伪标签，优化训练过程，该方法在THUMOS14和ActivityNet1.3数据集上取得了优异的效果。

本研究提出三种简单的修改，使普通变换器在图学习中有效应用，显著提升多种图数据集的性能，并在图同构性测试中表现优异。

This post is divided into three parts; they are: • Understanding Context Vectors • Visualizing Context Vectors from Different Layers • Visualizing Attention Patterns Unlike traditional word...

本研究提出MiMu方法，旨在解决模型依赖特征与标签之间的虚假相关性，减轻捷径学习现象，从而提高模型的稳健性和泛化能力。实验结果表明，该方法在自然语言处理和计算机视觉任务中显著增强了模型的鲁棒性。

本文提出RCCFormer网络，通过多级特征融合和自适应尺度感知模块，提高了在人群计数中的准确性，尤其在复杂背景和规模变化下，实验结果表明其优于传统方法。

本研究质疑专家混合模型（MoE）路由器对语义特征的依赖，强调位置标记信息在路由决策中的重要性，并通过实证分析进行了验证。

This post is divided into three parts; they are: • What Is Auto Classes • How to Use Auto Classes • Limitations of the Auto Classes There is no class called "AutoClass" in the transformers library.

This post is divided into three parts; they are: • Understanding Text Embeddings • Other Techniques to Generate Embedding • How to Get a High-Quality Text Embedding? Text embeddings are to use...

Learn more about this handy resource created by Afshine and Shervine Amidi for Stanford's CME 295 course.

本研究探讨了视觉变换器在处理扭曲图像时的可解释性，发现深层注意力头对任务的影响显著，揭示了模型功能的专业化，增强了理解和透明度。