Tranformer

细数语音识别中的几个former

目前在语音识别领域中，Tranformer已经取代了传统ASR建模方式。近几年关于ASR的研究工作很多都是基于Transformer的改进，本文将介绍其中应用较为广泛的几个former架构。
语音之家·2024-01-24 07:58

VisionTransformer（ViT）详细架构图

（2）Tranformer要的是嵌入向量的序列，大概是SeqLen,HidSize形状的二维数组，然后图像是H,W,C的三维数组，想把它塞进去必须经过一步转换，这是嵌入模块做的事情。
绝不原创的飞龙·2023-09-30 19:43

搞懂DEtection TRanformer(DETR)

文章目录1bipartitematchingloss2模型总体框架2.1backbone2.2transformer2.2.1encoder2.2.2decoder2.2.3predictionheads3模型效果参考文献本文描述了笔者在阅读了一些文献之后，对End-to-endObjectDetectionwithTransformers(DETR)的理解。DETR是一个令人非常兴奋的目标检测模
七元权·2023-08-17 11:49

12 Tranformer原理及Python实现

根据台湾大学李宏毅老师的课程进行了整理，推荐大家去看李老师在B站上的课程。1CNN及RNN的缺点RNN：很难实现并行（左图，计算b4b^4b4需要串行的查询a1,a2,a3,a4a^1,a^2,a^3,a^4a1,a2,a3,a4）；CNN：可以实现并行，需要堆叠多层的CNN才能学习到整个序列的特征（右图）。2自注意力机制(self-attention)采用自注意力机制层取代RNN来处理序列，同时
HenrySmale·2023-08-12 15:16

【NLP】使用变压器（tranformer）和自动编码器

一、说明自然语言处理（NLP）中，trnsformer和编码器是至关重要的概念；本篇不是探讨原理，而是讲现实中，如何调用和使用transformer以及encoder，注意。本文中有时出现“变压器”，那是transormer的同义词，在此事先声明。二、NLP及其重要性的简要概述NLP是人工智能的一个分支，负责理解和生成人类用来交流的语言。它使计算机能够处理和分析大量的人类语言数据，并执行机器翻译、
无水先生·2023-07-24 21:03

BERT,ELMO,GPT

1.BERTbert全称bidirectionalencoderrepresentationfromtransformer，是使用无监督方式利用大量无标注文本形成的语言模型，其架构为tranformer
Y·Not·Try·2023-06-18 20:32

使用SwinTransformer进行图片分类

SwinTransformer是微软亚洲研究院在2021年提出的适用于CV领域的一种基于Tranformer的backbone结构。
算法美食屋·2023-06-18 19:47

NLP面试题准备

（7）BERT用的是Tranformer里面的encoder还是decoder？
jianafeng·2023-06-10 12:58

RNN&LSTM&Transformer&CNN

编码器和解码器Transformer结构3.2layernorm&batchnorm3.3注意力3.4positionencoding位置编码4TransformerVSCNN4.1CNN的优缺点4.2Tranformer
来包番茄沙司·2023-04-21 05:43

huggingface transformer模型库使用(pytorch)

参考：https://huggingface.co/docstransformer库介绍使用群体：寻找使用、研究或者继承大规模的Tranformer模型的机器学习研究者和教育者想微调模型服务于他们产品的动手实践就业人员想去下载预训练模型
转身之后才不会·2023-04-11 16:50

导出onnx模型，onnx不支持roll操作符

当我torch.onnx.export（）函数导出swin-tranformer模型时出现报错:ExportingtheoperatorrolltoONNXopsetversion9isnotsupported.PleaseopenabugtorequestONNXexportsupportforthemissingoperator
S-Tatum·2023-01-30 05:41

（5）Segmentation fault (core dumped)

（1）猜测显卡内存满了：观察：查看占用显存的任务，在终端输入：watch-n1nvidia-smi来源：Segmentationfault(coredumped)（核心转载）与清理显存等问题解决（2）Tranformer
linwei_Cui·2023-01-07 07:03

【CV Transformer 论文笔记】MAE: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

如果说ViT对应于NLP中的Tranformer，MAE实际上是对应于BERT。MAE的核心思想是随机屏蔽输入图像一部分的patches随后重
橙子的科研日记·2023-01-06 21:41

ai培训师讲师叶梓：计算机视觉领域的自监督学习模型——MAE-5

接上一篇P9P11ViT中的Tranformer编码器nTranformer编码器由multi-headself-attention（MSA）和MLP块的层组成。
大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2023-01-05 09:11

20211026 FSL 自适应嵌入空间

直观效果“外推效果：使prototype远离杂乱，靠近自己的簇”方法框架图使用tranformer（自注意力）实现自适应的目的疑问如何实现任务特定的嵌入空间的学习？
一亩高粱·2023-01-01 08:43

Transformer再下一城！low-level多个任务榜首被占领，中科大等联合提出：Uformer

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：AIWalker今天要分享的是Low-level领域的第二发Tranformer，它直接占领了图像降噪、图像去雨、图像去模糊等领域的高峰
Amusi（CVer）·2022-12-29 19:38

ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

Vision-and-LanguageTransformerWithoutConvolutionorRegionSupervisionTags:Transformer,VLP,multimodal发表日期:2021星级:★★★★★模型简写:ViLT简介:使用统一tranformer
BL.S.·2022-12-25 22:14

Python 3.1 通过百度transformer_zh-en翻译

Tranformer网络完全使用注意
wcuuchina·2022-12-16 00:32

图文详解Transformer

俯视Transformer本文以机器翻译为例，先整体来看Tranformer的结构，然后
谈笑风生...·2022-12-13 16:09

【Transformer系列】你需要的是Attention吗，MetaFormer介绍

MetaFormer认为，整个Tranformer的encoder/decoder单元是根本。甚至是使用pooling来代替Attention也能取得较好的
律动的波纹·2022-12-11 03:36

MedT: Medical Transformer 论文阅读 MICCAI2021

MedT:MedicalTransformer论文阅读MICCAI2021Tranformer医学图像分割题目：《MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation
Mo和Gao的树洞·2022-12-07 13:46

NLP《Tranformer和Self-Attention》

一：自注意力模型上一篇文章《seq2seq》中我们学习到了attention机制，它可以看到全局的信息，并且它也可以正确地去关注到相关的有用的信息。原始的encoder是以RNN为基础的，RNN机制实际中存在长程梯度消失的问题，对于较长的句子，我们很难寄希望于将输入的序列转化为（编码为）定长的向量而保存所有的有效信息，所以随着所需处理的句子的长度的增加，这种结构的效果会显著下降。从encoder到
星海千寻·2022-12-06 08:14

DETR系列大盘点 | 端到端Transformer目标检测算法汇总！

原始Tranformer检测器DETR
自动驾驶之心·2022-12-06 07:23

论文阅读 - An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

文章目录1概述2方法简述2.1encoder之前2.2encoder之后3实验结果参考资料1概述这篇论文是一篇将tranformer引入到图像领域的里程碑式的文章。
zjuPeco·2022-12-04 10:27

自然算法 - AI面试基础补全

很多任务中Tranformer特征提取能
河南-殷志强·2022-12-01 17:41

手算KN-based ngram语言模型

什么是ngram语言模型语言模型是NLP中最最基础的模块，从传统基于统计的ngram语言模型，再到基于深度学习的CNN，RNN语言模型，再到现在基于tranformer的预训练语言模型，每次语言模型的发展都能给整个
nghuyong·2022-11-30 11:31

Vision Transformer学习（一）：Embeddings部分

近年来，transformer在NLP领域大放异彩，几乎占据统治的地位，因此一些研究者也正在努力将tranformer应用在其他领域。
qq_42007099·2022-11-22 08:01

ViT结构详解（附pytorch代码）

源自paper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEViT把tranformer用在了图像上,transformer
蓝羽飞鸟·2022-11-21 12:24

动画详解Transformer模型注意力机制的概念与模型搭建

多头注意力机制通过上一期的分享，我们了解了transformer模型中的多头注意力机制的概念，且通过7个attention注意力机制的变形，彻底了解了tranformer模型的多头注意力机制，哪里重点介绍了
人工智能研究所·2022-11-20 07:15

TransUNet：基于 Transformer 和 CNN 的混合编码网络

Tranformer结构逐渐开始用于视觉领域之后，基于UNet和Tranformer结合的相关结构和研究逐渐兴起。UNet用了这么多年，效果好是毋庸置疑的。
louwill12·2022-11-20 05:06

Longformer：超越RoBERTa，为长文档而生的预训练模型

传统Tranformer-based模型在处理长文本时有着天然的劣势。因为传统模型采用的是“全连接”型的attention
夕小瑶·2022-09-26 07:27

通俗讲解从Transformer到BERT模型！

想要了解Bert，那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们
Datawhale·2022-07-08 07:18

3D点云语义分割认知随便写写（更新中）

2Transformer方法的点云方向2.1Transformer点云语义分割点云Tranformer方向上，除了PointTranformer、清华的PCT外,新出的一篇文章叫CpT:ConvolutionalPoi
一青CSU·2022-06-13 07:36

Deformable-DETR部署和体验

随着tranformer在NLP，CV的流行，在目标检测领域也有了基于transformer的实现的detr，说明了其可行性。
haleyprince·2022-05-26 15:46

A Survey on Vision Transformer(视觉注意力机制的前沿与作用机制分析综述-持续更新)

文章目录摘要一、Tranformer1.1TransformerFormulation(结构)二、VisionTransformer2.1PureTransformer2.2HybridModel（TransformerswithCNN
naca yu·2022-03-23 08:31

Bert笔记

本文会尽可能详细的介绍BERT的结构，预训练方法细节一BERT的结构BERT的具体结构如下图所示，其只用到了transformer的encoder部分，由多层tranformer的encoder堆叠而成
柴柴总·2021-06-22 12:22

swin transformer解读

它是我个人认为迄今为止用tranformer架构处理计算机视觉任务最
小星星么么哒·2021-05-02 14:36

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

由于最近一年，Bert模型非常popular，大部分人都知道Bert，但是确不明白是什么，那么可能你需要先从tranformer了解清楚。
weixin_39910824·2020-11-25 17:45

sklearn数据映射之分位数均匀分布映射-Quantile_tranformer

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#loadtheirisdatasetiris=load_iris()#extrant
UCAS_Ph.D_Des·2020-08-13 16:37

NLP Transformer 模型中 BPE(byte pair encoding 英文分词)详解 GPT-2 中的实现

NLP中Tranformer模型的BPE详解（GPT-2）简单解释概念BPE—bytepairencoding：GPT-2中的实现gpt-2代码解读简单解释概念BPE—bytepairencoding：
三头六臂的小白·2020-08-06 12:31

总结 of 字节跳动的比赛（Bute Cup2018）——新闻标题生成

+dropout2、出现的问题1.分数据集2.模型保存3.测试时控制变量3、别人很多值得学习的部分1.copy+tranformer(Allattention)2.ensemble3.优化器
taoyafan·2020-07-05 14:26

[Pytorch专栏]基本概念之nn.Module

参考资料：https://pytorch.org/tutorials/基本概念这一部分讲解使用pytorch模型的基本组成元素，其中包括nn.Module、DataLoader、Tranformer、visualiza
西电之梦·2020-06-30 01:52

注意力机制及其理解

>注意力机制逐渐在NLP中得地位变得越来越重要，上有Google的"AttentionisAllYouNeed"论文,下有Tranformer、BERT等强大的NLP表征模型，attention在NLP
chenwu9745·2020-06-22 22:10

BERT学习笔记

原文链接：http://www.cnblogs.com/rise0111/p/11341730.htmlbert论文阅读一、模型结构是一个多层的双向transformerencoder注意这里tranformer
baihuang2797·2019-08-12 18:00

Tranformer模型学习

原文链接：http://www.cnblogs.com/rise0111/p/11320683.htmlWordEmbeddingWord2VecGloveRNN改进与拓展Seq2SeqLSTM/GRUattention/self-attentionTranformer模型学习全部采用self-attention层进行编码，引入三个变换矩阵，得到QKV向量，然后利用词与词之间QK相乘的结构进行注意
baihuang2797·2019-08-08 13:00

【Semantic Embedding】: BERT模型

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding"地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805要了解bert一定要先看看tranformer
DivinerShi·2019-05-02 16:28

【Transformer模型】：Attention is all your need(附attention的代码)

tranformer已经火了好长一段时间了，一直只是只闻其名不知其意，特地看了attentionisallyourneed。
DivinerShi·2018-12-12 21:29

All you need is attention（Tranformer） --学习笔记

1、回顾传统的序列到序列的机器翻译大都利用RNN或CNN来作为encoder-decoder的模型基础。实际上传统机器翻译基于RNN和CNN进行构建模型时，最关键一步就是如何编码这些句子的序列。往往第一步是先将句子进行分词，然后每个词转化为对应的词向量，那么每个句子都可以由这些词向量来构造对应的句子的序列表示向量。（1）RNN递归进行：yt=f(yt−1,xt)不管是LSTM、GRU还是SRU，缺
Juanly Jack·2018-11-16 17:43
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