摘要： 前言 语义分割通常得益于全局上下文、精细定位信息、多尺度特征等。为了在这些方面改进基于Transformer的分割器，本文提出了一种简单而强大的语义分割架构——IncepFormer。IncepFormer介绍了一种新颖的金字塔结构Transformer编码器，它同时获取全局上下文和精细定位特征。I 阅读全文

摘要： 前言 本文为学习优化器提出一种新的神经网络体系结构，其灵感来自经典的BFGS算法。和BFGS一样，将预条件矩阵估计为一级更新的和，但使用基于transformer的神经网络来预测这些更新以及步长和方向。与以往几种优化方法相比，能在目标问题的参数空间的不同维度之间进行条件反射，同时仍然适用于变维度的优 阅读全文