HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

GCNet: شبكات غير محلية تلتقي بشبكات الضغط والتحفيز وما بعدها

Yue Cao extsuperscript1,3* Jiarui Xu extsuperscript2,3* Stephen Lin extsuperscript3 Fangyun Wei extsuperscript3 Han Hu extsuperscript3

الملخص

يقدم الشبكة غير المحلية (Non-Local Network - NLNet) نهجًا رائدًا لالتقاط الارتباطات طويلة المدى، من خلال تجميع السياق العالمي المحدد للطلب إلى كل موقع للطلب. ومع ذلك، من خلال تحليل تجريبي دقيق، اكتشفنا أن السياقات العالمية التي تم نمذجتها بواسطة الشبكة غير المحلية تكون متشابهة تقريبًا لمواقع الطلبات المختلفة داخل الصورة. في هذا البحث، نستفيد من هذه النتيجة لإنشاء شبكة مبسطة تعتمد على صياغة مستقلة عن الطلب، والتي تحافظ على دقة NLNet ولكن مع حساب أقل بكثير. كما لاحظنا أن هذا التصميم المبسط يشارك في بنية مشابهة لشبكة الضغط والإثارة (Squeeze-Excitation Network - SENet). لذلك، نقوم بتوحيدهما في إطار عام ثلاثي الخطوات لنمذجة السياق العالمي. ضمن هذا الإطار العام، قمنا بتصميم تنفيذ أفضل يُعرف باسم كتلة السياق العالمي (Global Context Block - GC)، وهي خفيفة الوزن ويمكنها نمذجة السياق العالمي بشكل فعال. يسمح لنا الخاصية الخفيفة بالوزن باستخدامه في طبقات متعددة من الشبكة الأساسية لإنشاء شبكة سياق عالمي (GCNet)، والتي تتفوق عمومًا على كل من NLNet المبسط وSENet في مقاييس رئيسية لمهام التعرف المختلفة. تم إصدار الكود والتكوينات في https://github.com/xvjiarui/GCNet.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp