Transformer为什么会比CNN好
【沈向洋带你读论文】Transformers 在图学习表征方面真的表现不佳吗？【Transformers】【图学习】
张祥雨：Transformer究竟做对了什么，CNN能不能从中学习？
强化学习下的多教师知识蒸馏模型【沈向洋带你读论文】【知识蒸馏】
Transformer对时序预测真的有效吗? | AAAI'23 Oral
6分钟听懂Swin Transformer V2【CVPR2022 Oral】
【沈向洋带你读论文】张祥雨解读RepLKNet：重新审视CNN中的大卷积核问题【计算机视觉】【模型架构】
Transformer主要模块从数学上如何解读？【深度学习中的数学ep9】
理解Wq'Wk的性质 [Transformer中的数学part33]
注意力稀疏化原理 [Transformer中的数学part34]
Normalization的本质 [Transformer中的数学part31]
【沈向洋带你读论文】Swin Transformer 马尔奖论文（ICCV 2021最佳论文）
self-attention求导 [Transformer中的数学part28]
代码验证理论 (5)[Transformer中的数学part46]
self-attention完整求导公式 [Transformer中的数学part29]
Lipschitz连续及其常量的定义讲解【深度学习中的数学ep5】
Deeply Normalizated Transformer[Transformer中的数学part40]
【沈向洋带你读论文】HRNet 高分辨率表征学习
SGD and Adam in Transformer[Transformer中的数学part36]
代码验证理论 (3)[Transformer中的数学part44]
