پست امروز درباره یک معماری ساده است که همین دو روز پیش مقاله‌اش منتشر شده. این معماری برای تسک دسته‌بندی تصاویر ارائه شده و بر خلاف شبکه‌های نامداری مثل ResNet و ViT هیچ گونه کانولوشن و اتنشی درون خودش نداره و تماما از MLP تشکیل شده. خیلی خلاصه بخوایم توضیح بدیم، ابتدا مثل ViT میاد و تصویر رو به تکه (patch) هایی تقسیم می‌کنه، سپس بعد از عبور دادن این پچ‌ها از لایه‌ی امبدینگ و به دست آوردن یک وکتور برای هر یک از تکه‌ها، اونها رو از N تا لایه به اسم MixerLayer می‌گذرونه. این MixerLayer درون خودش از دو تا شبکه MLP تشکیل شده که اولیش میاد یک فیدفوروارد روی یک جنبه از تماما تصویر‌ها میزنه (در واقع یک فیچر از روی یک فیچر تمامی تکه‌ها درست می‌کنه) و دومین MLP هم میاد یک فیدفوروارد از روی فیچر‌های یک تکه درست می‌کنه (شکل پیوست شده رو اگر ببینید درکش بسیار راحته، به اون T یا Transpose ها فقط باید دقت کنید) در نهایت هم به یک شبکه رسیدند و آزمایش‌های مختلف پیش‌آزمایش و فاین تیون رو روش انجام دادند. شبکه اش از نظر دقتی خاص و برجسته نیست و البته پرت هم نیست. نقطه مثبتش رو میشه نرخ توان عملیاتی بالاش (throughput) دونست که خیلی از شبکه‌های مثل ViT بهتره (یک دلیلش میتونه این باشه که توی ViT به خاطر وجود اتنشن با افزایش رزولشن و در نتیجه افزایش تعداد تکه‌ها و طول ورودی، میزان نیاز به حافظه به صورت توان دویی زیاد میشه ولی اینجا این اتفاق به صورت خطی رخ میده). کلا مقاله جالبیه و خب البته سوالاتی رو هم برمی‌انگیزه که چطوری بدون سوگیری القایی (inductive bias) خاصی به این نتیجه رسیده.
پست امروز درباره یک معماری ساده است که همین دو روز پیش مقاله‌اش منتشر شده. این معماری برای تسک دسته‌بندی تصاویر ارائه شده و بر خلاف شبکه‌های نامداری مثل ResNet و ViT هیچ گونه کانولوشن و اتنشی درون خودش نداره و تماما از MLP تشکیل شده. خیلی خلاصه بخوایم توضیح بدیم، ابتدا مثل ViT میاد و تصویر رو به تکه (patch) هایی تقسیم می‌کنه، سپس بعد از عبور دادن این پچ‌ها از لایه‌ی امبدینگ و به دست آوردن یک وکتور برای هر یک از تکه‌ها، اونها رو از N تا لایه به اسم MixerLayer می‌گذرونه. این MixerLayer درون خودش از دو تا شبکه MLP تشکیل شده که اولیش میاد یک فیدفوروارد روی یک جنبه از تماما تصویر‌ها میزنه (در واقع یک فیچر از روی یک فیچر تمامی تکه‌ها درست می‌کنه) و دومین MLP هم میاد یک فیدفوروارد از روی فیچر‌های یک تکه درست می‌کنه (شکل پیوست شده رو اگر ببینید درکش بسیار راحته، به اون T یا Transpose ها فقط باید دقت کنید) در نهایت هم به یک شبکه رسیدند و آزمایش‌های مختلف پیش‌آزمایش و فاین تیون رو روش انجام دادند. شبکه اش از نظر دقتی خاص و برجسته نیست و البته پرت هم نیست. نقطه مثبتش رو میشه نرخ توان عملیاتی بالاش (throughput) دونست که خیلی از شبکه‌های مثل ViT بهتره (یک دلیلش میتونه این باشه که توی ViT به خاطر وجود اتنشن با افزایش رزولشن و در نتیجه افزایش تعداد تکه‌ها و طول ورودی، میزان نیاز به حافظه به صورت توان دویی زیاد میشه ولی اینجا این اتفاق به صورت خطی رخ میده). کلا مقاله جالبیه و خب البته سوالاتی رو هم برمی‌انگیزه که چطوری بدون سوگیری القایی (inductive bias) خاصی به این نتیجه رسیده.
You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.
Telegram Auto-Delete Messages in Any Chat
Some messages aren’t supposed to last forever. There are some Telegram groups and conversations where it’s best if messages are automatically deleted in a day or a week. Here’s how to auto-delete messages in any Telegram chat. You can enable the auto-delete feature on a per-chat basis. It works for both one-on-one conversations and group chats. Previously, you needed to use the Secret Chat feature to automatically delete messages after a set time. At the time of writing, you can choose to automatically delete messages after a day or a week. Telegram starts the timer once they are sent, not after they are read. This won’t affect the messages that were sent before enabling the feature.
