ViTGAN是加州大学圣迭戈分校与 Google Research提出的一种用视觉Transformer来训练GAN的模型。该论文已被NIPS(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,计算机人工智能领域A类会议)录用,文章发表于2021年10月。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.04589
代码地址:https://github.com/teodorToshkov/ViTGAN-pytorch
本博客是精读这篇论文的报告,包含一些个人理解、知识拓展和总结。
TransGAN是UT-Austin、加州大学、 IBM研究院的华人博士生构建了一个只使用纯 transformer 架构、完全没有卷积的 GAN,并将其命名为 TransGAN。该论文已被NeruIPS(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,计算机人工智能领域A类会议)录用,文章发表于2021年12月。
该文章旨在仅使用Transformer网络设计GAN。Can we build a strong GAN completely free of convolutions?
论文地址:https://
Transformer 模型在近几年来横扫 NLP 领域并获得大量好评,在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。另一方面其在计算机视觉领域也带来了革命性提升,而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展,可以说Transformer已经引起了学术界的广泛关注,有越来越多的研究人员投入其中。
Transformer是谷歌在2017年发表的论文Attention Is All You Need中提出的一种seq2seq模型,首先是在自然语言处理方面应用。
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CogView是清华大学和阿里巴巴达摩院共同研究开发的一款用Transformer来控制文本生成图像的模型。该论文已被NIPS(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,计算机人工智能领域A类会议)录用,文章发表于2021年10月。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2105.13290v3.pdf
代码地址:https://github.com/THUDM/CogView
本博客是精读这篇论文的报告,包含一些个人理解、知识拓展和总结。
本章我们将学习Vue的基本语法,着重学习如何编写代码
Vue.js 使用了基于 HTML 的模板语法,允许开发者声明式地将 DOM 绑定至底层组件实例的数据。所有 Vue.js 的模板都是合法的 HTML,所以能被遵循规范的浏览器和 HTML 解析器解析。Vue 的核心是一个允许你采用简洁的模板语法来声明式的将数据渲染进 DOM 的系统。