TRANSFORMERS 第35页

位置编码在注意力机制中的作用

本文介绍了transformers在seq2seq任务中的应用。该论文巧妙地利用了D.Bahdanau等人通过联合学习对齐和翻译的神

deephub·2021-06-05 09:48

万科v-learn小西妈双语工程1708期133号coco20180410

音频：ringaroundtheroses动画：小爱姐姐的第三集Giraffe，看了一半的《transformers》游戏：1、It'suptoyou~一早听到小蛋儿喊神奇时间，娃揉着眼睛醒来嘟囔着“我要玩神奇时间

颜小彦_d20b·2021-05-05 21:07

Bert系列：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）原理以及hugging face介绍

1.预训练语言模型的发展史2018年，BERT被正式提出。下图1回顾了近年来预训练语言模型的发展史以及最新的进展。预训练语言模型的成功，证明了我们可以从海量的无标注文本中学到潜在的语义信息，而无需为每一项下游NLP任务单独标注大量训练数据。此外，预训练语言模型的成功也开创了NLP研究的新范式[6]，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（

凝眸伏笔·2021-04-30 21:54

【论文笔记】VIT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

本文简单记录关于视觉transformer模型VIT(ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE)的论文笔记和相应的pytorch源码分析文章目录论文及代码地址论文笔记1.motivation2.method3.results源码分析1.VIT的实现及初始化：2.transformer的实现：参考文献论文及代码地址

xzhws·2021-04-20 22:00

代码阅读-CvT：Convolution vision transformers

官方实现很简单，貌似没啥需要解释的。。。。注：相当吃显存啊#--*--coding:utf-8--*--importtorchfromtorchimportnn,einsumfromeinopsimportrearrangefromeinopsimportrepeatfromeinops.layers.torchimportRearrangeimportnumpyasnpclassSepConv2

熙熙江湖·2021-04-20 17:21

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

特点:self-attentionlayers,end-to-endsetpredictions,bipartitematchinglossTheDETRmodel有两个重要部分：1）保证真实值与预测值之间唯一匹配的集合预测损失。2）一个可以预测（一次性）目标集合和对他们关系建模的架构。3）由于是加了自注意力机制，而且在学习的过程中，观众的注意力训练的很好，每个人的关注点都不一样，所以分割效果很好

Diros1g·2021-04-19 20:57

论文解读：DETR 《End-to-end object detection with transformers》，ECCV 2020

论文解读：DETR《End-to-endobjectdetectionwithtransformers》，ECCV20200.论文基本信息1.论文解决的问题2.论文贡献3.方法框架主干网络transformer：4.目标检测转化为集合预测问题5.配对方式-bipartiematchingloss损失函数6.Transformer7.实例分割任务8.实验物体识别任务实验实例分割实验9.数据集0.论文

D-Mer·2021-04-14 20:02

叫板英特尔，英伟达发布首个 CPU，集齐“三芯”！

而本次发布会上除了Grace之外，英伟达还发布了Transformers框架——NVIDIAMegatron；药物研发加速库ClaraDiscove

CSDN资讯·2021-04-14 15:17

深度学习——ViT：an image is worth 16x16 words: transformers for image recognition at scale

文章目录前言ViT的结构ViT的输入分类使用的featurevector实验前言ViT使用Transformer的Encoder做图像识别，这篇文章发表在ICLR2021上，是一片oral文章，具体可见我是链接其实个人看完transformer后，感觉Transformer更像是一个是一个广义卷积神经，Q、K、V矩阵完全可以看成由多个卷积堆叠在一起组成，只是相比于CNN，Transformer在网

菜到怀疑人生·2021-04-10 16:48

transformer在图像分类上的应用以及pytorch代码实现

文章目录1.对transformers的简单介绍1.1序列数据的介绍（seq2seq）1.2self-Attention1.3transformer的完整结构2.transformers在图像分类上的pytorch

halo_wm·2021-04-09 13:57

Huggingface Transformers库学习笔记（二）：使用Transformers(上)（Using Transformers Part 1）

HuggingfaceTransformers库学习笔记（二）：使用Transformers（UsingTransformersPart1）前言使用Transformers（UsingTransformers

12345611654123·2021-04-08 23:03

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale阅读笔记

ICLR2021AlexeyDosovitskiy,LucasBeyer,AlexanderKolesnikov,DirkWeissenborn,XiaohuaZhai,ThomasUnterthiner,MostafaDehghani,MatthiasMinderer,GeorgHeigold,SylvainGelly,JakobUszkoreit,NeilHoulsbyhttps://arxi

Ma lidong·2021-04-08 22:22

CVPR2021 | 基于transformer的视频实例分割网络VisTR

最近研究人员提出了一个新的基于Transformers的视频实例分割框架VisTR，它将VIS任务看作一个直接的端到端并行序列解码/预测问题。给定一个由多个图像帧组成的视频片段作为输入，V

ronghuaiyang·2021-03-31 10:00

论文解析|ICLR 2021|An Image Is Worth 16X16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

这里将介绍一篇我认为是比较新颖的一篇文章——《AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》[1]。因为还是ICLR2021underreview，所以作者目前还是匿名的，但是看其实验用到的TPU，能够大概猜出应该是Google爸爸的文章（看着实验的配置，不得不感慨钞能力的力量）。1.Story近年来，Transfo

Akita·wang·2021-03-25 10:33

【图像Transformer论文理解】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

0.前言本文是谷歌在2020年11月份发表的一篇关于Transformer的论文，目前文章的状态显示的还是Underreview，也就是正在处理稿件的状态中。文章使用单纯的Transformer结构而抛弃CNN结构来进行图像识别。论文传送门1.AbstractTransformer已经被广泛地运用在NLP（自然语言处理）中。然而，在CV任务中的运用还十分有限。许多Attention方法还是运用在C

几维wk·2021-03-17 17:48

如何使用Transformers和Tokenizers从头开始训练新的语言模型

训练一个分词器(tokenizer)3.从零开始训练语言模型定义这个模型的配置文件建立训练数据集检查LM是否受过训练总结huggingface教程翻译，原文博客地址，cloab地址前言在过去的几个月，我们对transformers

名字填充中·2021-03-09 09:48

An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale 论文学习

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdfAbstract尽管Transformer结构已经成为NLP领域的一个事实上的标准方法，它在计算机视觉领域中的应用仍受限制。在视觉领域，注意力要么与卷积网络搭配使用，要么替换掉卷积网络中的特定组成，保留其整体结构。作者证明我们并不是一定要依赖CNN，直接用Transformer对图像块序列做预测也能在图像分类任务上取

calvinpaean·2021-02-26 18:42

踩坑记录——记一次训练提交baseline全过程

目录目的背景个人配置赛题要求本机跑通Baselinepytorch配置准备环节添加transformers和sklearn数据文件及bert配置模型训练过程数据准备训练更改batch_size适配主机生成结果打包预测结果

面包猎人·2021-02-19 03:36

hugging face 预训练模型

使用方法也很简单，https://huggingface.co/transformers/index.html。

ineedstudytosurvive·2021-02-18 14:33

ECCV 2020 目标检测论文大盘点（49篇论文）

目标检测旋转目标检测视频目标检测弱监督目标检测域自适应目标检测Few-Shot目标检测水下目标检测目标检测对抗攻击其他2D目标检测目标检测2D目标检测End-to-EndObjectDetectionwithTransformersDETR：基于Transformers

于小勇·2021-02-16 19:10

【论文笔记】An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ViT)

【论文笔记】AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale(VisionTransformer,ViT)文章题目：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale作者：Dosovitskiy,A.,LucasBeyer,AlexanderKo

1000110011111101010100101111101·2021-02-16 16:23

End-to-End Object Detection with Transformers 论文学习

Abstract本文提出了一个新的方法，将目标检测看作一个直接的集合预测问题。该方法让检测变得更简洁，去除了人为设计的后处理步骤如NMS或anchor生成，显式地编码了关于任务的先验知识。该框架的主要结构叫做DEtectionTRansformer或DETR，基于集合的全局损失，通过二分匹配和一个transformer编码器-解码器架构来做到唯一的预测。给定一个固定小集合的目标，DETR会推理出这

calvinpaean·2021-02-10 21:03

预训练模型transformers综合总结（三）

这就是最后的部分，关于语言建模、多选、问答系统、文本分类、命名实体识别等任务的模型微调，这一块我也是直接看人家笔记本总结的。按照这三个部分，这个库基本就弄熟了语言建模主要有这两种方式进行建模因果语言建模：模型必须预测句子中的下一个标记（因此标签与向右移动的输入相同）。为确保模型不作弊，当尝试预测句子中的标记i+1时，它将获得一个注意掩码，以防止其访问标记i之后的标记。屏蔽语言建模：模型必须预测输入

南楚巫妖·2021-02-05 19:07

【论文阅读】DeiT | Training data-efficient image transformers & distillation through attention

本文主要对Facebook最近提出来的DeiT模型进行阅读分析。一、动机：DeiT解决什么问题？现有的基于Transformer的分类模型ViT需要在海量数据上（JFT-300M，3亿张图片）进行预训练，再在ImageNet数据集上进行fune-tuning，才能达到与CNN方法相当的性能，这需要非常大量的计算资源，这限制了ViT方法的进一步应用。Data-efficientimagetransf

一的千分之一·2021-01-30 18:50

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet | 全面超越ResNet

与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tokens-to-Token机制，用于同时建模图像的局部结构信息与全局相关性，同时还借鉴了CNN架构设计思想引导ViT的骨干设计。最终，仅仅依赖于ImageNet数据，而无需JFT-300M预训练，所提方案即可取得全面超越ResNet的性能，且参数量与计算量显著降低；与此同

人工智能博士·2021-01-30 09:51

预训练模型专题_Bart_论文学习笔记

DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension》Bart模型代码：transformers

料理菌·2021-01-20 19:15

[论文阅读：transformer系列] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

目录论文题目一句话总结摘要1.简介2.相关工作3.方法3.1.VisionTransformer（ViT）混合结构3.2.微调和更高的分辨率4.实验4.1设置数据集模型训练&微调衡量标准4.2.和SOTA对比4.3.预训练数据要求4.4.可拓展性研究5.结论Tips论文题目ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE

吃吃今天努力学习了吗·2021-01-14 17:38

全景分割论文阅读：MaX-Deeplab:End-to-End Panoptic Segmentation with Mask Transformers

标题：Max-DeepLab：使用掩模Transformer进行端到端全景分割作者：HuiyuWang,YukunZhu,HartwigAdam,AlanYuille,Liang-ChiehChen机构：JohnsHopkinsUniversity,GoogleResearch论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.00759项目地址：暂未开源代码摘要文章方法很大程度上简化

jaycain·2021-01-12 16:37

拿到参考资料的预训练模型，太可怕了！

论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTasks[1]源码：huggingface/transformers[2]

zenRRan·2021-01-11 22:09

【20210109期 AI周报】该重视 Vision Transformer 了

自2020年5月，FacebookAI提出了DeTr后，Transformers在计算机视觉领域无处不在的。

yanwan菌·2021-01-09 23:55

将预训练模型应用于长文本阅读理解

摘要：基于transformers预训练模型（如BERT、RoBERTa）的表现突出，预训练模型基本作为模型的baseline，但是由于self-attention的矩阵计算时间复杂度为，导致输入长度限制为

桐原因·2021-01-04 15:16

阅读笔记-DETR End-to-end object detection with transformers

来源：arXiv：2005.12872v3，FacebookAI代码：https://github.com/facebookresearch/detrimage.pngTransformer入侵CV。目标检测目前的框架包括mmdetection等对于检测领域挺好用的，但对于其他领域而言可能就挺难上手的，集成度有点太大:(Facebook傲娇的不适用已有的检测框架，支持。另一方面，将大热的trans

熙熙江湖·2020-12-29 14:05

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS :TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE（VIT）

最近看transformer用于CV比较热门，特意去进行了解，这里用分类的一篇文章进行讲解。NLP中的transformer和代码讲解参考我另一篇文章。论文链接：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE一.思想其实核心问题就是考虑如何把图像数据H*W*C,序列化成一个一个词那种结构，自然就想到将图片crop成一个

~HardBoy~·2020-12-24 14:49

预训练模型专题_GPT2_模型代码学习笔记

最近将huggingface的transformers(v4.0.1)库中的GPT2模型源码详细学习了一遍，因此将学习过程中，对于GPT2模型源码的一些学习笔记记录在此篇博客之中，以供之后参考。

料理菌·2020-12-23 22:11

深入浅出腾讯BERT推理模型--TurboTransformers

本人用BERT（huggingface/transformers）在V100上做了测试，测试结果和官宣的基本一致：TurboTransformers的推理速度要比Pytorch快上1~4倍。

A君来了·2020-12-21 10:12

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

刚入这块的小白，写个博客督促自己深入弄懂文献，仅为个人理解。其中代码来自https://github.com/lucidrains/vit-pytorch这篇文章最大的创新点就是把transformer给运用到了cv中，做了一个图像分类，但是这个模型的性能依赖于pretrain。方法（ViT）这个主要分成四步。①因为transformer的输入是一个序列，而图片是一个三维的，所以先得把图像给转化成

云晓阿·2020-12-07 15:21

【Transformer 01】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好，称为归纳偏好，简称偏好AbstractTransformer框架是自然语言处理的常用结构，但它在计算机视觉上的应用较少。在视觉中，注意力通过和CNN一起使用，或在保持整体结构不变的情况下，替换CNN的某个部分。本文展示了依赖CNN是不必须的，并且在分类任务中，直接对一系列图片块使用transformer是可行的。当在大量数据上预训练，然后转移到多个大中

zzl_1998·2020-12-06 11:04

解决module ‘tensorflow_core.python.keras.api._v2.keras.activations‘ has no attribute ‘sw

起因今天在用transformers的时候，导包一直报错AttributeError:module'tensorflow_core.python.keras.api.

web_h·2020-11-30 19:35

将bert预训练模型转化为pytorch版本

huggingface官方的介绍：https://huggingface.co/transformers/converting_tensorflow_models.html直接用命令行把箭头处路径改为自己放原有

一小坨北北·2020-11-29 20:55

pytorch resnet50预训练模型_GitHub万星NLP资源大升级：实现Pytorch和TF深度互操作，集成32个最新预训练模型...

刚刚，抱抱脸(HuggingFace)团队，放出了transformers2.0版本。一方面，实现了TensorFlow2.0和PyTorch之间的深度互操作性。

weixin_39692254·2020-11-27 00:54

pytorch resnet50预训练模型_最强NLP预训练模型库PyTorchTransformers正式开源！支持6个预训练框架，27个预训练模型...

作者|HuggingFace译者|Sambodhi编辑|陈思AI前线导读：日前，Github上有一个非常不错的NLP工具发布了：PyTorch-Transformers。

weixin_39663360·2020-11-27 00:38

multi-head attention之后的操作_从Transformer到Bert（一）： self-attention机制

通过标题Transformers变形金刚，大家应该可以猜到我们今天要讲变形金刚。哦，no，其实是要讲一个非常流行的架构，叫做transformer。

weixin_39910824·2020-11-25 17:45

国内HuggingFace，预训练模型镜像使用

使用方法注意：transformers>3.1.0的版本支持下面的mirror选项。只需在f

WBwhiteBeard·2020-11-23 17:56

PyTorch预训练Bert模型的示例

本文介绍以下内容：1.使用transformers框架做预训练的bert-base模型；2.开发平台使用Google的Colab平台，白嫖GPU加速；3.使用datasets模块下载IMDB影评数据作为训练数据

·2020-11-17 11:26

An image is worth 16x16 words:Transformers for image recognition at scale（论文阅读）

被美东时间折磨的一天今天参加了JournalClub，第一次参加这样的journal分享讨论，收获满满。这一期分享的paper是：Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale一、概述CV------>CNN------>CNNasBackboneAttentionasasuxiliaryNLP----->RNN---

招坑体质Yoomi～·2020-11-16 23:36

Transformer - An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&可借鉴之处0.前言相关资料：arxivgithub，PyTorch论文解读论文基本信息领域：Transformer&CV作者单位：谷歌发表时间：2020.11一句话总结：使用纯Transformer用于图像识别1.要解决什么问题之前在CV中，attention一般用于卷积网络中，或者用于替换CNN的一部分（但总体还是

清欢守护者·2020-11-16 11:35

Transformers(Huggingface)包调用Roberta需要修改预训练文件名称

1背景最近准备毕设，想使用Roberta预训练模型，于是打算使用Transformers的from_pretrained方法简单粗暴的导入一下，但是网上开源的模型下载下来之后，发现和之前的bert预训练模型给的文件有所出入

天才小呵呵·2020-11-06 17:02

an image is worth 1616 words: transformers* for image recognition at scale

animageisworth16*16words:transformersforimagerecognitionatscale变压器for大规模图像识别。变压器用于自然语言处理，计算机视觉，变压器，图像分类，图像补丁序列时。自注意力，变压器的计算效率和可扩展性。在大规模的图像识别中ResNet50仍是最新的技术，由于自注意力加卷积的速度和可扩展性差。withthefewestpossiblemod

被浪拍死在沙滩上的闲鱼·2020-10-06 14:58

Transformer，bert—t for transformers

关系bert是unsupervise-train的transformertransformer是seq2seqmodelwith“self-attention”RNN：不能并行运算，得到b4之前要先算b3，但b4能结合前面的信息。CNN：能同时处理a1至a4的wordvector。但对于前面的层，filter只能扫描一部分词语，后面的层才能结合更长的词语。Self-attentionLayer的出

卢容和·2020-09-27 21:40

bert textcnn用于文本分类

bert1.loadbert方式tfbert源代码tfkeras_berttftensorflow_hubtfbert-as-servicetorchtf-->torch(用transformers库把

hufei_neo·2020-09-23 15:25

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