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LayerNorm
RealFormer: 残差式 Attention 层的Transformer 模型
Transformer模型结构中每层都包含着残差结构,而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构,即把
LayerNorm
(LN)放在每个子层处理之后,如下图Figure1(a)所示;而其他的一些预训练模型如
NLP论文解读
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2022-10-14 07:25
transformer
深度学习
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pytorch-Detach的作用
pytorchpytorch-Detach的作用pytorch-查看网络参数BatchNorm和
LayerNorm
的区别pytorch-Detach的作用detach()的官方说明如下:假设有模型A和模型
帅帅梁
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2022-07-15 07:25
pytorch
深度学习
python
深度学习机器学习面试题——自然语言处理NLP,transformer,BERT,RNN,LSTM
cbow与skip-gram的区别和优缺点Bert的MLM预训练任务mask的目的是什么CRF原理Bert采用哪种Normalization结构,
LayerNorm
和BatchNorm区别,
冰露可乐
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2022-07-08 07:33
自然语言处理
transformer
BERT
Self-attention
LSTM
【机器学习】
LayerNorm
& BatchNorm的作用以及区别
使用Normalization的目的当我们使用梯度下降法做优化时,随着网络深度的增加,输入数据的特征分布会不断发生变化,为了保证数据特征分布的稳定性,会加入Normalization。从而可以使用更大的学习率,从而加速模型的收敛速度。同时,Normalization也有一定的抗过拟合作用,使训练过程更加平稳。具体地,Normalization的主要作用就是把每层特征输入到激活函数之前,对它们进行n
敲代码的quant
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2022-06-25 07:01
machine
learning
机器学习
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神经网络
论文:Attention is all you need
每一层的输出表示为
LayerNorm
(x
cztAI
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2022-05-23 07:23
自然语言处理
语义分割
深度学习框架
深度学习
超细节的BatchNorm/BN/
LayerNorm
/LN知识点
海晨威研究方向|自然语言处理Norm,也即Normalization,已经是深度神经网络模型中非常常规的操作了,但它背后的实现,原理和作用等,其实我们可以理解的更细致,本文会以最常用的BatchNorm和
LayerNorm
PaperWeekly
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2022-05-23 07:22
神经网络
python
机器学习
人工智能
深度学习
LayerNorm
是Transformer的最优解吗?
在CV中,深度网络中一般会嵌入批归一化(BatchNorm,BN)单元,比如ResNet;而NLP中,则往往向深度网络中插入层归一化(
LayerNorm
,LN)单元,比如Transformer。
夕小瑶
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2022-04-13 07:55
为什么Transformer要用
LayerNorm
?
来源:知乎文章仅作学术分享,著作权归属原作者,侵删深海(阿里巴巴算法工程师)回答:BatchNormalization也是可以用的,但为什么不用,我们来分析一下问题。我们回到RNN,RNN其实也能够使用BatchNormalization,但它为什么不用?是因为变长吗,变长序列我们也是能够padding到同一个长度进行训练的,至于为什么不用,是因为BN对一个Batch中对应位置的分量进行归一化,这
人工智能与算法学习
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2022-04-13 07:51
网络
神经网络
算法
人工智能
机器学习
ConvNeXt:超越 Transformer?总结涨点技巧与理解代码(附注释)
stemto“Patchify”2.4.ResNeXt-ify2.5.反转瓶颈2.6.卷积核大小2.7.微小改进2.7.1.GELU替换ReLU2.7.2.减少激活层2.7.3.减少归一化层2.7.4.
LayerNorm
听 风、
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2022-03-07 07:02
pytorch
深度学习
transformer
深度学习
计算机视觉
pytorch
人工智能
Welford算法解决
layernorm
问题
背景在利用框架做计算的时候,经常会遇到
layernorm
的问题,不知道有没有小伙伴发现,当fp32切到fp16的时候,有时候直接结果为nan或者为inf了,为此需要研究一下。
s.feng
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2022-02-12 07:56
CUDA编程
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数学之美
算法
概率论
线性代数
RealFormer: 残差式 Attention 层的Transformer 模型
Transformer模型结构中每层都包含着残差结构,而残差结构中最原始的结构设计是Post-LN结构,即把
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(LN)放在每个子层处理之后,如下图Figure1(a)所示;而其他的一些预训练模型如
NLP论文解读
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2022-02-08 12:00
nn.
LayerNorm
的实现及原理
LayerNorm
在transformer中一般采用
LayerNorm
,
LayerNorm
也是归一化的一种方法,与BatchNorm不同的是它是对每单个batch进行的归一化,而batchnorm是对所有
harry_tea
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2022-02-04 17:13
PyTorch
transformer
深度学习
pytorch
swin transformer 模块理解
swin_small_patch4_windows7_224.yaml文件,batch_size=4一、PatchEmbedding【Patchembedding】其实就是将输入的224*224大小的图像,经过【卷积】和【
LayerNorm
风犬咪咪
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2022-02-04 16:09
swin
transfomer
transformer
深度学习
pytorch
如何设计一个高内聚低耦合的模块——MegEngine 中自定义 Op 系统的实践经验
作者:褚超群|旷视科技MegEngine架构师背景介绍在算法研究的过程中,算法同学们可能经常会尝试定义各种新的神经网络层(neuralnetworklayer),比如
LayerNorm
,DeformableConv
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2021-11-18 18:05
深度学习人工智能
pytorch中LN(
LayerNorm
)及Relu和其变相的输出操作
主要就是了解一下pytorch中的使用
layernorm
这种归一化之后的数据变化,以及数据使用relu,prelu,leakyrelu之后的变化。
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2021-05-27 11:23
pytorch
LayerNorm
参数的用法及计算过程
说明
LayerNorm
中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差,因此train()和eval()对
LayerNorm
没有影响。
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2021-05-27 11:21
Transformer结合BERT代码的理解
LayerNorm
针对同一样本的不同通道做归一化(在NLP表示,同一个句子的不同词的特征),只针对一个样本。从上面的区别可以看出,BatchNorm针对整个批次的样本,需要反映出整
Mavis code
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2021-05-18 23:00
关于Residual Connection
第二篇论文更有意思,RethinkingSkipConnectionwithLayerNormalization考虑了一个其实很重要的问题,就是
LayerNorm
的问
雷姆是我的
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2021-01-02 08:42
人工智能
Group Normalization详解与应用,及相关BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、SwitchableNorm介绍
本文主要从何凯明2018年发表的《GroupNormalization》出发,对GroupNorm进行理解,以及在三维医学影像上的应用,并对文中提及的其他几种归一化方法进行说明,并给出部分代码和论文链接。文章目录1综述1.1GroupNormalization1.2BatchNormalization1.3LayerNormalizaiton1.4InstanceNormalization1.5S
muyijames
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2020-08-26 13:36
深度学习
探究Transformer中PostNorm/PreNorm/Initialization/LearningRate之间的关系
论文:OnLayerNormalizationintheTransformerArchitecture推荐说明:我们知道,在原始的Transformer中,
LayerNorm
在跟在Residual之后的
sliderSun
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2020-08-24 03:14
pytorch构建泛化能力的全连接层
#Linear->Norm->ReLu->Dropout->Linear;self.middel_norm=nn.
LayerNorm
(input.size()[1:],elementwise_affine
ws_nlp_
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2020-08-22 13:04
pytorch
PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm)
,对小batchsize效果不好;BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个batch上,所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布
LayerNorm
framebreak
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2020-08-19 05:01
pytorch
BatchNormalization的理解
/hjimce/article/details/50866313BatchNormalization/LayerNormalization等的对比和原理分析结论:对于RNN的神经网络结构来说,目前只有
LayerNorm
smartcat2010
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2020-08-19 03:49
transformers理论解释
BERT就是从Transformer中衍生出来的预训练语言模型这篇文章分为以下几个部分Transformer直观认识PositionalEncodingSelfAttentionMechanism残差连接和
LayerNorm
东方佑
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2020-08-17 03:32
日常
NLP——基于transformer 的翻译系统
文章目录基于transformer的翻译系统1.数据处理1.1英文分词1.2中文分词1.3生成字典1.4数据生成器2.构建模型2.1构造建模组件
layernorm
层embedding层multihead
东方佑
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2020-08-17 03:01
日常
深度学习:批归一化Batch Normalization
深度神经网络模型训练难,其中一个重要的现象就是InternalCovariateShift.BatchNorm自2015年由Google提出之后,
LayerNorm
/WeightNorm/CosineNorm
-柚子皮-
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2020-08-07 15:51
AttributeError: module 'torch.nn' has no attribute 'LocalResponseNorm'问题的解决办法
查看0.4.1的官方文档发现,有这个模块classtorch.nn.
LayerNorm
(normalized_shape,eps=1e-05,elementwi
cool whidpers
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2020-08-04 08:41
pytorch
Bert系列学习之Transformer(一)
word2vec3、注意力机制的作用3.1Transformer架构3.2Attention机制3.3self-attention计算方法4、Multi-head的作用5、堆叠多层Encoder6、位置信息编码7、
LayerNorm
Tianweidadada
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2020-07-29 16:19
NLP
Attention专场——(2)Self-Attention 代码解析
文章目录1.参考资料2.模型架构2.1EncoderandDecoderStacks2.1.1通用类2.1.1.1层的复制函数2.1.1.2
LayerNorm
类2.1.1.3sublayer之间的连接方式
EntropyPlus
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2020-07-10 18:16
深度学习
深度学习特征归一化方法——BN、LN、IN、GN
前言最近看到GroupNormalization的论文,主要提到了四个特征归一化方法:BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm。
风翼冰舟
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2020-06-30 12:05
神经网络
tensorflow
PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm)
,对小batchsize效果不好;BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个batch上,所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布
LayerNorm
mingo_敏
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2020-06-26 08:54
Deep
Learning
四种归一化方法BN,LN,IN,GN的比较
1.计算方法的不同BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值
LayerNorm
:channel方向做归一化,算CHW的均值。
qq_40268255
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2020-06-25 17:54
各种Normalization:BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm、AttentiveNorm
Index前言NormalizationBatchNormLayerNormInstanceNormGroupNormSwitchableNormAttentiveNorm主要参考了这篇博客BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm总结,另外添加了AttentiveNorm。前言论文链接1、
傅里叶不积分1
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2020-06-25 16:31
笔记
BatchNorm和
LayerNorm
一、BatchNorm论文:BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift从论文名字就可以看出,BatchNorm技术是用来加速网络训练的,手段就是通过“ReducingInternalCovariateShift(减小内部协变量偏移)”,什么叫做“InternalCovariat
有梦想的咸鱼lzj
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2020-06-25 08:40
NLP
【NLP】Layer-Normalization
论文标题:
LayerNorm
阿木鸣
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2020-06-22 02:37
NLP
Normalization layers
介绍归一化层,主要有这几种方法,BatchNorm(2015年)、
LayerNorm
(2016年)、InstanceNorm(2016年)、GroupNorm(2018年);将输入的图像shape记为[
魏鹏飞
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2020-06-21 13:51
归一化
//zhuanlan.zhihu.com/p/35005794BatchNormalization(BN)就被添加在每一个全连接和激励函数之间BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值
LayerNorm
顾北向南
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2020-02-02 18:55
Pytorch Norm 层
转自PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm)BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:BatchNorm:batch方向做归一化
菜鸟瞎编
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2019-10-31 23:04
Transformer学习总结——原理篇
2.3ScaledDot-ProductionAttetntion2.4Multi-HeadAttention3.TheResidualConnection残差连接4.PositionalEncoding5.
LayerNorm
6
忆殇DR
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2019-08-27 17:05
深度学习
transformer
multi-head
attention
positional
encoding
layer
normalization
mask
Transformer小结
AttentionisallyouneedTransformerLayerNorm(x+Sublayer(x))整理的Transformer伪代码输入Inputs输出OutputsX=Positional_Encoding(Input_Embedding(Inputs))X=
LayerNorm
DarrenXf
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2019-07-24 16:18
AI
Deep
Learning
人工智能
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Transformer小结
AttentionisallyouneedTransformerLayerNorm(x+Sublayer(x))整理的Transformer伪代码输入Inputs输出OutputsX=Positional_Encoding(Input_Embedding(Inputs))X=
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DarrenXf
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2019-07-24 16:18
AI
Deep
Learning
人工智能
NLP
PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm)
原文:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85075706 BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值,对小batchsize效果不好;BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个batch上,所以如果batchsize太小,则计算的均值、
CD_Don
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2019-07-10 00:00
机器学习
pytorch
PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、
LayerNorm
、InstanceNorm、GroupNorm)
原文:https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85075706BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值,对小batchsize效果不好;BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个batch上,所以如果batchsize太小,则计算的均值、方差
悲恋花丶无心之人
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2019-06-13 14:52
Python
Deep
Learning
Pytorch
深度学习调参点滴
Dropout:输入dropout、循环层的dropout、中间层的dropout等等;权重衰减:L2正则化;BatchNorm/
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潜心修行的研究者
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2019-05-24 11:32
深度学习
Partial Convolution based Padding 论文速读
论文背景如今致力于提升神经网络性能的研究有很多:主要包括优化器的改进(SGD、ADAM等),激活函数的改进和混搭(RuLU、LeakyReLU、PReLU等),归一化操作的改进(BatchNorm、InstanceNorm、
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scut_少东
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2019-04-02 14:40
gan
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图像处理
图像修复
部分卷积
NLP——基于transformer 的翻译系统
文章目录基于transformer的翻译系统1.数据处理1.1英文分词1.2中文分词1.3生成字典1.4数据生成器2.构建模型2.1构造建模组件
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层embedding层multihead
Audior
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2018-12-19 21:15
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语音识别——基于深度学习的中文语音识别(自注意力机制的语言模型代码实践)
文章目录基于自注意力机制的语言模型1.数据处理2.模型搭建2.1构造建模组件
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层embedding层multihead层feedforwardlabel_smoothing.2.2搭建模型
Audior
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2018-12-17 16:24
语音识别
【AI数学】Layer-Normalization详细解析
论文标题:
LayerNorm
木盏
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2018-10-19 15:27
Computer
Vision
AI数学
ubutu16安装tensorflow-gpu1.8+tensorlayer1.9+cuda8.0+cudnn5.1+anaconda4.5
最近tensorlayer发行了tensorlayer1.9版本,为了使用新添加的一些功能,诸如
LayerNorm
等功能,自己作死的将tensorlayer从1.8升级到1.9,然后就惊喜的发现tensorflow
alxe_made
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2018-07-18 11:55
深度学习
深度学习中的Normalization, BN LN WN等
自BN之后,
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/WeightNorm/Cosi
默一鸣
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2018-05-15 14:14
ML
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