论文:

LEARNING VISION-GUIDED QUADRUPEDAL LOCOMOTION END-TO-END WITH CROSS-MODAL TRANSFORMERS

发表于ICLR2022

相关:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/581786377

使用Transformer模型实现四足机器人控制—— 跨模态Transformer: LocoTransformer —— LEARNING VISION-GUIDED QUADRUPEDAL LOCOMOTION END-TO-END WITH CROSS-MODAL TRANSFORMERS的更多相关文章

  1. Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四]

    Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aist ...

  2. NLP与深度学习(四)Transformer模型

    1. Transformer模型 在Attention机制被提出后的第3年,2017年又有一篇影响力巨大的论文由Google提出,它就是著名的Attention Is All You Need[1]. ...

  3. 大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

    引言 语言模型一直在变大.截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT.GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展.下图总结了最近的一些语言模型 ...

  4. transformer模型解读

    最近在关注谷歌发布关于BERT模型,它是以Transformer的双向编码器表示.顺便回顾了<Attention is all you need>这篇文章主要讲解Transformer编码 ...

  5. transformer模型简介

    Transformer模型由<Attention is All You Need>提出,有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成.论文地 ...

  6. Transformer模型总结

    Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行. 它是由编码组件.解码组件和它们之间的连接组成. 编码组件部分由一堆编码器(6个 enco ...

  7. Transformer模型详解

    2013年----word Embedding 2017年----Transformer 2018年----ELMo.Transformer-decoder.GPT-1.BERT 2019年----T ...

  8. 文本分类实战(八)—— Transformer模型

    1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 te ...

  9. 详解Transformer模型(Atention is all you need)

    1 概述 在介绍Transformer模型之前,先来回顾Encoder-Decoder中的Attention.其实质上就是Encoder中隐层输出的加权和,公式如下: 将Attention机制从Enc ...

  10. Django中模型(四)

    Django中模型(四) 五.创建对象 1.目的 向数据库中添加数据.当创建对象时,Django不会对数据库进行读写操作,当调用save()方法时,才与数据库交互,将对象保存到数据库中 2.注意 __ ...

随机推荐

  1. tab切换之循环遍历

     <style>         *{             margin: 0;             padding:0;         }         ul,ol,li{ ...

  2. LLM应用实战:当图谱问答(KBQA)集成大模型(三)

    1. 背景 最近比较忙(也有点茫),本qiang~想切入多模态大模型领域,所以一直在潜心研读中... 本次的更新内容主要是响应图谱问答集成LLM项目中反馈问题的优化总结,对KBQA集成LLM不熟悉的客 ...

  3. .NET周刊【6月第2期 2024-06-09】

    国内文章 C#开源实用的工具类库,集成超过1000多种扩展方法 https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/18230586 文章介绍了一个免费的C#工具类库Z.Ex ...

  4. JavaScript通过递归实现深拷贝

    思路 首先是用Object.prototype.toString.call(obj)来得到传入的值的类型,如果是几个基本类型,则直接返回值就可以了 如果是引用类型,则通过深拷贝函数递归进行再次拷贝. ...

  5. WPF/C#:如何将数据分组显示

    WPF Samples中的示例 在WPF Samples中有一个关于Grouping的Demo. 该Demo结构如下: MainWindow.xaml如下: <Window x:Class=&q ...

  6. python + pytestTestreport生成测试报告_报告没有生成图标和报告样式错乱

    pytestreport 生成测试报告的问题 1.生成报告html页面的样式错乱 2.生成报告html页面的图标没有展示 3. 生成报告html页面的查询详情按钮点击没有相应 问题排除: 浏览器开发者 ...

  7. Windows下USB声卡音量调整

    买了一个绿联的USB声卡, 但是默认的音量太大了,最低音量都响的不行. 查了一下, 发现了一个叫EqualizerAPO的软件可以调整输出设备的音量. https://equalizerapo.com ...

  8. 详解Web应用安全系列(6)安全配置错误

    Web攻击中的安全配置错误漏洞是一个重要的安全问题,它涉及到对应用程序.框架.应用程序服务器.Web服务器.数据库服务器等组件的安全配置不当.这类漏洞往往由于配置过程中的疏忽或错误,使得攻击者能够未经 ...

  9. Python代码学习

    1.生成四位数字字母验证码,大小写字母随机 import random if __name__ =="__main__": #四位数字字母验证码的生成 checkcode=&quo ...

  10. 🎉我是如何从零到成为 Apache 顶级项目的 Committer

    最近收到了 Apache Pulsar 和 Apache HertzBeat社区的邀请邮件,成为了这两个项目的 Committer. 一路走来我从最开始的打游击战的闲散人员到如今活跃在各个开源项目里的 ...