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Suncheng Xiang
Suncheng Xiang
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新的GPF-Net架构提升结肠镜息肉再识别能力
研究人员开发了一种新的多模态特征融合架构，称为门控渐进式融合网络（GPF-Net），以提高结肠镜图像中息肉的再识别能力。该网络使用门控机制和渐进式融合策略进行层级精炼，选择性地整合来自多个级别的特征。在标准基准上的实验表明，GPF-Net在通用场景中优于最先进的单模态ReID模型。
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新方法旨在提高 Transformer 的效率和理解能力
研究人员开发了两种不同的方法来提高 Transformer 模型在训练和部署方面的效率和理解能力。一种名为 ExFusion 的方法提出了一种预训练技术，该技术在训练过程中将 Transformer 前馈网络中的多个专家融合为一个统一的专家，从而降低了计算成本和部署开销。另一个项目 H64LM 是一个从头开始用 PyTorch 构建的 2.49 亿参数的专家混合（MoE）Transformer，旨在通过手动实现注意力机制和 MoE 路…