Decorrelation Speeds Up Vision Transformers
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Carrigg, Kieran, van Gastel, Rob, Yeghaian, Melda, Dalm, Sander, Boughorbel, Faysal, van Gerven, Marcel |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Evolving Layer-Specific Scalar Functions for Hardware-Aware Transformer Adaptation
di: Carrigg, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Carrigg, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2026)
Decorrelated Soft Actor-Critic for Efficient Deep Reinforcement Learning
di: Küçükoğlu, Burcu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Küçükoğlu, Burcu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Deep Learning with Decorrelated Backpropagation
di: Dalm, Sander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dalm, Sander, et al.
Pubblicazione: (2024)
Discrete Cosine Transform Based Decorrelated Attention for Vision Transformers
di: Pan, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Subspace Node Pruning
di: Offergeld, Joshua, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Offergeld, Joshua, et al.
Pubblicazione: (2024)
Node Perturbation Can Effectively Train Multi-Layer Neural Networks
di: Dalm, Sander, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dalm, Sander, et al.
Pubblicazione: (2023)
SkipViT: Speeding Up Vision Transformers with a Token-Level Skip Connection
di: Ataiefard, Foozhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ataiefard, Foozhan, et al.
Pubblicazione: (2024)
AOI-SSL: Self-Supervised Framework for Efficient Segmentation of Wire-bonded Semiconductors In Optical Inspection
di: Figueira, Joaquín, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Figueira, Joaquín, et al.
Pubblicazione: (2026)
Semi-Supervised Masked Autoencoders: Unlocking Vision Transformer Potential with Limited Data
di: Faysal, Atik, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Faysal, Atik, et al.
Pubblicazione: (2026)
Structure-preserving contrastive learning for spatial time series
di: Jiao, Yiru, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiao, Yiru, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mimicking the Oracle: An Initial Phase Decorrelation Approach for Class Incremental Learning
di: Shi, Yujun, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Shi, Yujun, et al.
Pubblicazione: (2021)
LL-ViT: Edge Deployable Vision Transformers with Look Up Table Neurons
di: Nag, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nag, Shashank, et al.
Pubblicazione: (2025)
Asymptotic Unbiased Sample Sampling to Speed Up Sharpness-Aware Minimization
di: Deng, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Deng, Jiaxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Robust Mitigation of Age-Dependent Confounding Effects via Sample-Difficulty Decorrelation
di: Kurian, Nikhil Cherian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kurian, Nikhil Cherian, et al.
Pubblicazione: (2026)
SpeedUpNet: A Plug-and-Play Adapter Network for Accelerating Text-to-Image Diffusion Models
di: Chai, Weilong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chai, Weilong, et al.
Pubblicazione: (2023)
TransDiffuser: Diverse Trajectory Generation with Decorrelated Multi-modal Representation for End-to-end Autonomous Driving
di: Jiang, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Xuefeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Up Quantization-Aware Neural Architecture Search for Efficient Deep Learning on the Edge
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
VideoSAM: A Large Vision Foundation Model for High-Speed Video Segmentation
di: Maduabuchi, Chika, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maduabuchi, Chika, et al.
Pubblicazione: (2024)
Native Segmentation Vision Transformers
di: Brasó, Guillem, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Brasó, Guillem, et al.
Pubblicazione: (2025)
Shaking Up VLMs: Comparing Transformers and Structured State Space Models for Vision & Language Modeling
di: Pantazopoulos, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pantazopoulos, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2024)
Vchitect-2.0: Parallel Transformer for Scaling Up Video Diffusion Models
di: Fan, Weichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Weichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Iwin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Interleaved Windows
di: Huo, Simin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huo, Simin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Slicing Vision Transformer for Flexible Inference
di: Zhang, Yitian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yitian, et al.
Pubblicazione: (2024)
RAViT: Resolution-Adaptive Vision Transformer
di: Guidez, Martial, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Guidez, Martial, et al.
Pubblicazione: (2026)
Rotary Position Embedding for Vision Transformer
di: Heo, Byeongho, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Heo, Byeongho, et al.
Pubblicazione: (2024)
SPoT: Subpixel Placement of Tokens in Vision Transformers
di: Hjelkrem-Tan, Martine, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hjelkrem-Tan, Martine, et al.
Pubblicazione: (2025)
Compact Vision Transformer by Reduction of Kernel Complexity
di: Wang, Yancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yancheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Split Adaptation for Pre-trained Vision Transformers
di: Wang, Lixu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Lixu, et al.
Pubblicazione: (2025)
DASViT: Differentiable Architecture Search for Vision Transformer
di: Wu, Pengjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wu, Pengjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Stable Vision Concept Transformers for Medical Diagnosis
di: Hu, Lijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Lijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Leveraging Registers in Vision Transformers for Robust Adaptation
di: Yellapragada, Srikar, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yellapragada, Srikar, et al.
Pubblicazione: (2025)
Instance-Aware Group Quantization for Vision Transformers
di: Moon, Jaehyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moon, Jaehyeon, et al.
Pubblicazione: (2024)
Vision Transformer-based Adversarial Domain Adaptation
di: Li, Yahan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yahan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Elastic Attention Cores for Scalable Vision Transformers
di: Song, Alan Z., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Alan Z., et al.
Pubblicazione: (2026)
Attention Transfer Is Not Universally Effective for Vision Transformers
di: Qin, Huaiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Qin, Huaiyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Supervised Vision Transformers for Writer Retrieval
di: Raven, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raven, Tim, et al.
Pubblicazione: (2024)
HEAL-SWIN: A Vision Transformer On The Sphere
di: Carlsson, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Carlsson, Oscar, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Manifold Representation of the Key in Vision Transformers
di: Meng, Li, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meng, Li, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do VLMs Need Vision Transformers? Evaluating State Space Models as Vision Encoders
di: Kuo, Shang-Jui Ray, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kuo, Shang-Jui Ray, et al.
Pubblicazione: (2026)
WriteViT: Handwritten Text Generation with Vision Transformer
di: Nam, Dang Hoai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nam, Dang Hoai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Evolving Layer-Specific Scalar Functions for Hardware-Aware Transformer Adaptation
di: Carrigg, Kieran, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Decorrelated Soft Actor-Critic for Efficient Deep Reinforcement Learning
di: Küçükoğlu, Burcu, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Efficient Deep Learning with Decorrelated Backpropagation
di: Dalm, Sander, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Discrete Cosine Transform Based Decorrelated Attention for Vision Transformers
di: Pan, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Subspace Node Pruning
di: Offergeld, Joshua, et al.
Pubblicazione: (2024)