Encoder 第17页

LLM：大语言模型

大语言模型发展树主要分成底层和3个分支（transformer-encoder类、transformer类、transformer-decoder类）from:[https://blog.csdn.net

-柚子皮-·2023-10-26 12:16

07Java获取音频文件时长

jave/jave-1.0.2.jar.zip需要下载上面这个Jar包代码publicclassGet_Music_Long{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsEncoderException

燚源·2023-10-26 10:48

浅谈Transformer

模型回顾简述Transformer的输入单词Embedding位置EmbeddingSelf-Attention结构Q，K，V的计算Self-Attention的输出Multi-HeadAttentionEncoder

43v3rY0unG·2023-10-26 08:01

谈一谈Decoder模块

我们都知道，decoder的交互层，Q矩阵来自本身，K/V矩阵来自整个Encoder层输出。但是对于每个单词都会有一个encoder的输出，那么K/V矩阵是用的其

biuHeartBurn·2023-10-26 07:46

【Gan教程】什么是变分自动编码器VAE？

名词解释：VariationalAutoencoder（VAE）一、说明为什么深度学习研究人员和概率机器学习人员在讨论变分自动编码器时会感到困惑？什么是变分自动编码器？

无水先生·2023-10-26 01:26

VALSE2023-快速总结

会议快速总结1.前言2.热点词2.1自监督预训练2.2MIM(MaskedImageModeling)2.3MAE(MaskedAutoencoders)2.4clip（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training

玉堃·2023-10-25 19:56

Transformer详解

一、位置编码Transformer论文图:单个Encoder上述这种相对位置信息会在注意力机制那里消失二、多头注意力机制2.1基本的注意力机制注意力机制本质:左上、左下、右上、右下分别对应图片哪一块的位置

几两春秋梦_·2023-10-25 12:22

从零开始的Transformers第二篇:代码解析transformer架构

代码解析transformer架构总体解析输入部分词向量InputEmbedding位置编码编码器自注意力机制掩码多头自注意力机制FeedForwardLayerNorm残差链接EncoderLayer

浅冲一下·2023-10-25 11:57

Attention 机制

这次咱们从Encoder-Decoder->Attention->Transformer逐步讲解。2.

shadowismine·2023-10-25 04:39

Transformer详解学习

1.Transformer原理1.1Transformer整体结构Transformer的结构图，拆解开来，主要分为图上4个部分，其中最重要的就是2和3Encoder-Decoder部分，对咯，Transformer

shadowismine·2023-10-25 04:04

Rockchip RK3399 - DRM encoder、connector基础知识

3.1.3structdrm_encoderlinux内核使用structdrm_encoder来表示一个编码器，用于连接CRT控制器和显示设备。

Graceful_scenery·2023-10-25 01:11

Linux 输入设备调试详解（零基础开发）Rotary_Encoder旋转编码器驱动（EC11）通用GPIO为例挂载input输入子系统

文章目录前言什么是Linux输入设备input输入子系统input输入子系统简介输入子系统设备驱动层实现原理input_dev、input_handler、input_handleinput_devinput_handlerinput_handle为什么用input_handle来关联input_dev和input_handler而不将input_dev和input_handler直接对应呢？与软

“逛丢一只鞋”·2023-10-25 00:53

数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

01==零壹·2023-10-24 20:46

Security中PasswordEncoder讲解

Security中PasswordEncoder讲解PasswordEncoder讲解BCryptPasswordEncoderencode(....)实现matches(...)实现总结MessageDigestPasswordEncoderDelegatingPasswordEncoderNoOpPasswordEncoder

渡灬魂·2023-10-24 09:42

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT模型特点

Fine-tunning,在11项NLP任务上取得最优结果.BERT的根基源于Transformer,相比传统RNN更加高效,可以并行化处理同时能捕捉长距离的语义和结构依赖.BERT采用了Transformer架构中的Encoder

lichunericli·2023-10-23 15:59

18、(复现)--CNN、RNN、LSTM、vit视频动作分类

#关键词：CNN、RNN、LSTM、transform、vit、视频理解、动作分类#关键词：RNN的3个分类：simpleRNN、LSTM、GRU序列模型vision-transformerencodercnn-rnn

金城武555·2023-10-23 11:57

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT模型介绍

1BERT简介BERT是2018年10月由GoogleAI研究院提出的一种预训练模型.BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers.BERT

lichunericli·2023-10-23 11:58

为什么说Decoder与Encoder 是Netty 的核心组件,Netty 是如何使用模板方法模式高效完成解码和编码的，用1万字进行一个彻底剖析

Netty入站处理器的工作是IO处理操作环节的数据包解码、业务处理两个环节。在入站处理过程中，Netty底层首先读到ByteBuf二进制数据，最终需要转换成javaPOJO对象，这个过程是需要Decoder（解码器）去完成的。Netty的出站处理器的工作是IO处理操作环节的目标数据编码、把数据包写到通道。在出站处理过程中，需要将JavaPOJO对象转换成为最终的ByteBuf二进制数据，然后才能通

弯_弯·2023-10-23 10:09

自然语言处理---Tr ansformer机制详解之Transformer结构

1Encoder模块1.1Encoder模块的结构和作用经典的Transformer结构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含一个多头自注意力层，和一个前馈全连接层

lichunericli·2023-10-23 08:41

自然语言处理---Transformer机制详解之Decoder详解

1.1Decoder端的架构Transformer原始论文中的Decoder模块是由N=6个相同的DecoderBlock堆叠而成，其中每一个Block是由3个子模块构成，分别是多头self-attention模块，Encoder-Decoderattention

lichunericli·2023-10-22 19:49

基于SAE堆叠自编码器的单维时间序列预测研究（matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述基于SAE（StackedAutoencoder）堆叠自编码器的单维时间序列预测是一种基于深度学习的预测方法。

长安程序猿·2023-10-22 19:44

Bert理解总结

BERT是基于微调的多层Transformer编码器，目标是生成语言模型，只需要transformer的encoder部分。

Mark_Aussie·2023-10-22 14:48

BERT 理解

BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder。

Carlosi·2023-10-22 14:18

BERT要点理解

首先使用预训练的参数进行初始化，然后根据下游任务的标签数据进行微调，不同的下游任务有不同的微调模型，BERT的一个显著的特点就是在不同的任务之间有统一的架构，并且架构之间的差异非常小模型架构：多层的双向transformerencoder

Unintented·2023-10-22 14:18

BERT论文理解-理论版

目录BERT模型架构输入表征预训练任务代码实现Encoder编码器模块BERT模型架构BERT模型架构是一种多层双向变换器（Transformer）编码器。

jianafeng·2023-10-22 14:47

自然语言处理---RNN经典案例之使用seq2seq实现英译法

1seq2seq介绍1.1seq2seq模型架构seq2seq模型架构分析：seq2seq模型架构，包括两部分分别是encoder(编码器)和decoder(解码器)，编码器和解码器的内部实现都使用了GRU

lichunericli·2023-10-22 13:29

论文4问O

ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection（ViTDet）Method提出了简单特征金字塔（SFP）网络Backboneadaptation主干适应（跨窗口信息传递）conclusionMaskedAutoencodersAreScalableVisionLearnersMethod

怎么全是重名·2023-10-22 12:05

Imagen：Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding

相较于之前一些基于扩散模型的text2image方法，Imagen一个基本的认识是：用更大的在纯文本上训练的自然语言模型（T5）作为textencoder比用更大的diffusionmodel效果更显著

_忙中偷闲_·2023-10-22 07:06

Whisper 整体架构图

AudioEncoder+TextDecoder音频编码器和文本解码器。编码器的Transformer模块只有自注意力，解码器的Transformer模块有一个自注意力一个交叉注意力。

绝不原创的飞龙·2023-10-22 03:39

ELK + Filebeat + Kafka 分布式日志管理平台搭建

1.1ELKDocker整合ELK实现日志收集1.2ELFKdocker安装ELFK实现日志统计1.3架构演进ELK缺点：ELK架构，并且SpringBoot应用使用logstash-logback-encoder

chuixue24·2023-10-21 15:57

java表单校验工具类

packagecom.yan.demo.util;importjava.io.UnsupportedEncodingException;importjava.math.BigDecimal;importjava.net.URLEncoder

迪丽热BUG·2023-10-21 14:59

lark 发送图片消息

importosimportjsonimportrequestsimportpandasaspdfrompathlibimportPurePath,Pathimportplotly.expressaspxfromrequests_toolbeltimportMultipartEncoderdefget_data

MusicDancing·2023-10-21 11:57

解决rt.jar下sun.misc.BASE64Encoder的依赖

1.描述当使用maven进行打war包时，可能会出现cannotfindsymbol或sun.misc.BASE64Encoder找不到jar包。

CZ__·2023-10-21 06:21

【多模态】平衡多模态学习（讨论与文章汇总）

Modalitydropout03.Adjustlearningrate04.Imbalancedmulti-modallearning05.条件利用（效）率06.Pre-traineduni-modalencoder07

杀生丸学AI·2023-10-21 06:20

【机器学习】随机森林预测并可视化特征重要性

目录1分类型特征编码1.1LabelEncoder编码1.2独热编码（One-HotEncoding）2随机森林回归模型2.1随机森林回归模型建立2.2模型评价指标3基于随机森林的特征重要性可视化实验环境

小白敬亭·2023-10-21 05:14

机器学习小技巧，各算法建模代码

一、机器学习常用技巧1.自动编码方法:第一种是pd.Categorical().Codes第二种是用:LableEncoder非常智能，会按照原数据的某种顺序关系来编码sklearn：先fromsklearn.preprocessingimportLableEncoderLableEncoder

于得水Fake_water·2023-10-21 02:20

对于Transformer的Mask机制的再思考——Encoder部分

在这个任务中，我尝试使用Transformer的Encoder结构作为基础来构建分类模型。为了巩固以及加深理解，没有使用PyTorch自带的Transformer模型，而是选择手动搭建。

胡小白的数据科学之路·2023-10-21 00:38

self.layer2 = torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=LSTM_hidden_size, nhead=Attention_head)这句代码的意.

这句代码定义了一个TransformerEncoderLayer层，并将其命名为self.layer2。

weixin_42601702·2023-10-21 00:07

python transformer_Python nn.TransformerEncoderLayer方法代码示例

#需要导入模块:fromtorchimportnn[as别名]#或者:fromtorch.nnimportTransformerEncoderLayer[as别名]def__init__(self,bert_config

weixin_39946798·2023-10-21 00:37

pytorch 实现Transformer encoder

importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFimportmathclassAttentionHead(nn.Module):def__init__(self,embed_dim,head_dim):super().__init__()self.q=nn.Linear(embed_dim,head_dim)self.k=nn.Lin

风吹草地现牛羊的马·2023-10-21 00:35

nn.TransformerEncoderLayer中的src_mask，src_key_padding_mask解析

注意，不同版本的pytorch，对nn.TransformerEncdoerLayer部分代码差别很大，比如1.8.0版本中没有batch_first参数，而1.10.1版本中就增加了这个参数，笔者这里使用pytorch1.10.1版本实验。attentionmask要搞清楚src_mask和src_key_padding_mask的区别，关键在于搞清楚在self-attention中attent

风吹草地现牛羊的马·2023-10-21 00:01

Task10 BERT

目录1.Transformer的原理和实现1.1概述1.2Encoder-Decoder框架1.3整体架构1.4EncoderEncoderLayer和残差网络多头注意力机制层归一化1.5词向量前馈网络位置编码

Element简·2023-10-20 19:09

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构

为了处理这种长度可变的输入和输出，可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构：编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态

AncilunKiang·2023-10-20 16:08

FROZEN TRANSFORMERS IN LANGUAGE MODELS ARE EFFECTIVE VISUAL ENCODER LAYERS

本文是LLM系列文章，针对《FROZENTRANSFORMERSINLANGUAGEMODELSAREEFFECTIVEVISUALENCODERLAYERS》的翻译。

UnknownBody·2023-10-20 15:10

NLP Bi-Encoder和Re-ranker

Retrieve&Re-Rankhttps://www.sbert.net/examples/applications/retrieve_rerank/README.htmlBi-Encodervs.Cross-Encoderhttps

duoyasong5907·2023-10-20 13:47

WebRTC 中收集音视频编解码能力

对于音频，编解码能力的一部分信息从audio的encoder和decoderfactory中获取。

hanpfei·2023-10-20 10:37

前端图片压缩Canvas

//callback处理blob主要，type图片类型，encoderOptions图片压缩比例0

孤城致幻·2023-10-20 07:23

Prefix-Tuning源码解析

Prefix-Tuning源码解析Prefix-Tuning在PEFT包中的源码实现改写自Basedonhttps://github.com/THUDM/P-tuning-v2/blob/main/model/prefix_encoder.pyimporttorchfromtransformersimportPretrainedConfigclassPrefixEncoder

发呆的比目鱼·2023-10-20 06:48

独热编码 One Hot Encode with scikit-learn

第一种方法fromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.preprocessingimportOneHotEncoder首先需要使用LabelEncoder

lvmao·2023-10-20 03:14

DINO（ICLR 2023）

DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxDINO发展：ConditionalDETR->DAB-DETR（4D,WH修正）DN-DETR（去噪训练，deNoising稳定匹配过程）DeformableDETR（变体1：two-stage，encoder

白蜡虫可·2023-10-20 01:34

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