RNN
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新架构RNN反超Transformer：每个隐藏状态都是一个模型，一作：从根本上改变语言模型
与其让隐藏状态被动地储存信息，不如让它主动学习 新架构，再次向Transformer发起挑战！ 核心思想：将RNN中的隐藏状态换成可学习的模型。 甚至在测试时都可以学习，所以该方法…
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CLIP当RNN用入选CVPR：无需训练即可分割无数概念｜牛津大学&谷歌研究院 | 量子位
梦晨 2024-06-06 09:13:23 来源：量子位 开放词汇量图像分割领域新突破 K君 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 循环调用CLIP，无需额外训练就有效分割无数概…
