机器学习

在计算机视觉领域，如何有效捕捉不同尺寸的图像特征一直是个难题。特征金字塔网络（FPN）应运而生，通过独特的自底向上和自顶向下结构，有效融合多层次信息，突破了传统卷积网络对小尺寸特征的敏感性。本文将深入剖析FPN的工作原理

在序列处理任务中，我们常常希望能根据已有的序列预测接下来的内容或生成新序列，然而传统的自回归模型和循环神经网络（RNN）面临着渐进累积误差和信息遗失的挑战。为了解决这些问题，Transformer通过完全基于注意力机制的