Архитектуры-преобразователи стали доминировать в области обработки естественного языка (NLP) с момента их появления в 2017 году. Одно из единственных ограничений для применения трансформатора - это огромные вычислительные затраты на его ключевой компонент - механизм самовнимания, который масштабируется с квадратичной сложностью относительно длины последовательности. Новое исследование, проведенное командой Google, предлагает заменить подслои самовнимания простыми линейными..

От преобразований Фурье к глубоким нейронным сетям Люк Кербс и Джордж Уильямс ([email protected]) Сигналы везде! Вы не можете их увидеть, но сигналы есть повсюду - сигнал - это наблюдаемое изменение количества, несущее информацию. Сигнал может нести информацию практически обо всем, от аудио до видео и текстовых данных. Способность классифицировать сигналы - важная задача, которая открывает возможности для множества различных приложений. Например, датчики ЭМГ..

Понимание основ фазы БПФ В предыдущем посте визуализация касалась исключительно величины преобразования Фурье. Здесь мы расширим недостающую часть: фаза! Ознакомьтесь с предыдущими статьями цикла! Преобразование Фурье (1) Введение в частотную область peterbbryan.medium.com В предыдущем посте я показал, как можно использовать величину преобразования Фурье для оценки частотных составляющих сигнала. Однако, имея только частоту, мы не..

Я изучал некоторые основы робототехники и имел дело с планарным манипулятором, затем вспомнил, что есть несколько крутых представлений для анимированных визуализаций с преобразованием Фурье, затем решил сделать одно с помощью Matlab, так как с ним мало примеров. . Серия визуализаций с преобразованием Фурье будет состоять из двух частей.