空间增强前馈网络(Spatially-Enhanced Feedforward Network,SEFN): 实际意义:①线性序列处理局限性:传统 SSM(如 Mamba)将2D图像像素展开为1D序列处理,仅能捕获线性序列中的长距离依赖,但破坏了2D空间中像素邻接关系。 ②局部空间依赖的缺失:对局部空间结构(如边缘、小区域纹理)的建模能力较弱。 实现方式:①取特征:两个输入。②提空间(上半部分)。③门控调制:图中Gate。
今年华为把AppGallery里的数字艺术展搬到了HDC现场,让大家更直观的看到,由50多个策展人共同讲述的App故事——编辑推荐,到底在传达什么。
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本系列将持续更新,手把手教大家搭建属于自己的计算机 该系列视频遵循实践优先的原则,希望大家可以体会到实践的快乐! 主要参考资料: 【1】.Ben Eater的8-bit computer的视频:https://www.youtube.com/watch?v=HyznrdDSSGM&list=PLowKtXNTBypGqImE405J2565dvjafglHU&index=1&t=162s 【2】.Charles Petzold大佬的《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》 【3】.EugeneKhutoryansky的《Electic Circuits》原理系列:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkyBCj4JhHt8DFH9QysGWm4h_DOxT93fb,https://www.youtube.com/playlist?list=PLkyBCj4JhHt-4PnnwpbG-ZKV_EjX03DX8
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