Transformer论文学习

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Post-Training Quantization on Diffusion Models

基于MECE原则，我们给出以下四种分类依据：1.模型类型生成模型用于生成与其训练数据相似的新数据。它们通常用于图像生成、文本生成和音乐生成等任务。语言模型用于理解和生成人类语言。它们通常用于机器翻译、聊天机器人和文本摘要等任务。其他模型用于各种任务，例如图像分类、目标检测和自然语言处理。2.量化类型
结构化文摘·2023-11-26 06:33

Stable Diffusion XL网络结构-超详细原创

1024x1024为例，与SD1.5的3个CrossAttnDownBlock2D和CrossAttnUpBlock2D相比，SDXL只有2个，但SDXL的CrossAttnDownBlock2D模块有了更多的Transformer
wu_jiacheng·2023-11-26 06:47

优质的论文讲解

优质的论文讲解2023ICMLUPop:UnifiedandProgressivePruningforCompressingVision-LanguageTransformersDeepMind23FromSparsetoSoftMixturesofExperts
JAT9321·2023-11-26 04:37

【读点论文】FMViT: A multiple-frequency mixing Vision Transformer-期待源码

FMViT:Amultiple-frequencymixingVisionTransformerAbstracttransformer模型近年来在计算机视觉任务中得到了广泛的应用。
羞儿·2023-11-26 02:12

YOLOv8改进 | 2023 | FocusedLinearAttention实现有效涨点

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是FocusedLinearAttention（聚焦线性注意力）是一种用于视觉Transformer模型的注意力机制(但是其也可以用在我们的
Snu77·2023-11-25 15:11

【nlp】3.5 Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）

Transformer论文复现：3.解码器部分（解码器层）和4.输出部分（线性层、softmax层）3.1解码器介绍3.2解码器层3.2.1解码器层的作用3.2.2解码器层的代码实现3.2.3解码器层总结
lys_828·2023-11-25 12:08

【nlp】3.4 Transformer论文复现：2. 编码器部分（规范化层、子层连接结构、编码器层）

3.4Transformer论文复现：2.编码器部分（规范化层、子层连接结构、编码器层）2.6规范化层2.6.1规范化层的作用2.6.2规范化层的代码实现2.6.3规范化层总结2.7子层连接结构2.7.1
lys_828·2023-11-25 12:07

【nlp】3.3 Transformer论文复现：2. 编码器部分（掩码张量、多头注意力机制、前馈全连接层）

Transformer论文复现：2.编码器部分（掩码张量、多头注意力机制、前馈全连接层）2编码器复现2.1编码器介绍2.2掩码张量2.2.1掩码张量介绍2.2.2掩码张量的作用2.2.3生成掩码张量的代码实现
lys_828·2023-11-25 12:36

【nlp】3.6 Tansformer模型构建（编码器与解码器模块耦合）

模型构建介绍2编码器-解码器结构的代码实现3Tansformer模型构建过程的代码实现4小结1.模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构耦合.Transformer
lys_828·2023-11-25 12:04

通俗理解词向量模型，预训练模型，Transfomer，Bert和GPT的发展脉络和如何实践

这个文章写的很通俗易懂，把transformer的来龙去脉，还举例了很多不错的例子。
changdejie·2023-11-25 10:10

【Transformer从零开始代码实现 pytoch版】（六）模型基本测试运行

模型基本测试及运行（1）构建数据生成器defdata_generator(V,batch,num_batch):"""用于随机生成copy任务的数据:paramV:随机生成数字的最大值+1:parambatch:每次输送给模型更新一次参数的数据量:paramnum_batch:输送多少次完成一轮:return:"""#遍历nbatchesforiinrange(num_batch):#在循环中使用
辰阳星宇·2023-11-25 09:23

【Transformer从零开始代码实现 pytoch版】Transformer架构各个部件详细分析代码合集

构建合集【Transformer从零开始代码实现pytoch版】（一）输入部件：embedding+positionalEncoding【Transformer从零开始代码实现pytoch版】（二）Encoder
辰阳星宇·2023-11-25 09:53

【HuggingFace Transformer库学习笔记】基础组件学习：pipeline

一、Transformer基础知识pipinstalltransformersdatasetsevaluatepeftaccelerategradiooptimumsentencepiecepipinstalljupyterlabscikit-learnpandasmatplotlibtensorboardnltkrouge
辰阳星宇·2023-11-25 09:50

java反序列化CC1

packageorg.example;importorg.apache.commons.collections.Transformer;importorg.apache.commons.collections.functors.ChainedTransformer
dumplings。·2023-11-25 09:48

深度学习之自监督模型汇总

1.BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingpaper:https://arxiv.org/pdf
追忆苔上雪·2023-11-25 09:18

AIGC 综述 2023：A History of Generative AI from GAN to ChatGPT

应用领域以及未来发展摘要1、引言1.1、主要贡献1.2、组织结构2、生成式AI的发展历史2.1、NLP领域的发展2.2、CV领域的发展2.3、CV与NLP的融合3、AIGC的核心技术基础3.1、经典基础模型3.1.1、Transformer3.1.2
X_Imagine·2023-11-25 06:57

基于官方YOLOv4开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

超详细实战教程相关的博文在前文有相应的系列，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《基于yolov7开发实践实例分割模型超详细教程》《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》《DETR(DEtectionTRansformer
Together_CZ·2023-11-25 05:28

transformers中的data_collator

本文记录huggingfacetransformers中两种比较常用的data_collator，一种是de
凯子要面包·2023-11-25 04:31

HuggingFace-利用BERT预训练模型实现中文情感分类（下游任务）

准备数据集使用编码工具首先需要加载编码工具，编码工具可以将抽象的文字转成数字，便于神经网络后续的处理，其代码如下：#定义数据集fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel
♡Coisíní♡·2023-11-25 03:19

TTS语音合成综述

训练基本的语音合成模型基于Tacotron汉语语音合成的开源实践（整个训练的流程）端到端的TTS深度学习模型tacotron(中文语音合成)（对网络结构描述较好）NeuralSpeechSynthesiswithTransformerNetwork
xys430381_1·2023-11-24 21:25

【论文学习笔记】《A Review of Deep Learning Based Speech Synthesis》

基于深度学习的语音合成综述论文学习文章目录基于深度学习的语音合成综述论文学习1简介2语音合成概述2.1语音合成概念2.2语音合成发展历史2.3传统语音合成技术2.3.1拼接式语音合成2.3.2参数式语音合成
FallenDarkStar·2023-11-24 21:54

论文学习 王文伟 | 把握读后续写这4个契合点，提升学习实效！

1.本文主要探讨了读后续写中哪几个方面的契合点？在内容、结构、论述及语言这四个契合点上2.每个契合点的主要任务是什么？前读”阶段内容方面，教师应该结合记叙文的叙事风格和特点设计相关的问题，让学生充分理解，概括出文章主旨，并结合记叙文的要素进行理解。接着引导学生梳理出文章的叙事顺序结构接着预测。结构方面就是用问题引导学生理清文章的叙事逻辑和冲突，然后结合你经预测的内容，自问自答的方式来r理清续写的叙
刘婕_18e1·2023-11-24 19:11

深度学习之九（Transformers）

Transformers是一种用于处理序列数据的深度学习模型，特别擅长于自然语言处理（NLP）任务。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-24 18:34

UNETR：用于三维医学图像分割的Transformer

https://monai.io/research/unetr机构：VanderbiltUniversity,NVIDIA最近琢磨不出来怎么把3d体数据和文本在cnn中融合，因为确实存在在2d里面用的transformer
Scabbards_·2023-11-24 16:49

深入了解前馈网络、CNN、RNN 和 Hugging Face 的 Transformer 技术！

一、说明本篇在此对自然语言模型做一个简短总结，从CNN\RNN\变形金刚，和抱脸的变形金刚库说起。二、基本前馈神经网络：让我们分解一个基本的前馈神经网络，也称为多层感知器（MLP）。此代码示例将：定义神经网络的架构。初始化权重和偏差。使用sigmoid激活函数实现前向传播。使用均方误差损失函数实现训练的反向传播。演示在简单数据集上的训练。importnumpyasnpclassNeuralNetw
无水先生·2023-11-24 16:35

GPT1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training)论文阅读

论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training1.论文阅读1.1背景介绍在GPT(Generativepre-trainedtransformer
MLTalks·2023-11-24 15:59

GPT、GPT-2、GPT-3论文精读笔记

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习：使用没有标号的文本进行预训练一个语言模型，用有标号的数据训练一个微调模型Bert是Transformer
NElks·2023-11-24 15:46

AI生成技术威胁版权保护，水印技术和法律完善是关键/安圭拉小岛以.ai域名注册赚得3000万美元 |魔法半周报

节省阅读时间资讯预览AI生成技术威胁版权保护，水印技术和法律完善是关键SamAltman对硅谷不满意称OpenAI以自由度引领科技突破Roblox宣布推出新工具Roblox助手，创作者创作游戏更轻松基于Transformer
我有魔法WYMF·2023-11-24 12:16

生成式深度学习(第二版)-译文-第十章-高级生成对抗网络 (II)

[1]生成式建模概述[2]TransformerI，TransformerII[3]变分自编码器[4]生成对抗网络，高级生成对抗网络I，高级生成对抗网络II[5]自回归模型[6]归一化流模型[7]基于能量的模型
Garry1248·2023-11-24 11:43

Co-DETR:DETRs与协同混分配训练论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.12860.pdf代码地址：GitHub-Sense-X/Co-DETR:[ICCV2023]DETRswithCollaborativeHybridAssignmentsTraining摘要作者提出了一种新的协同混合任务训练方案，即Co-DETR，以从多种标签分配方式中学习更高效的基于detr的检测器。这种新的训练方案通过训练ATS
athrunsunny·2023-11-24 07:51

sklearn中的TfidfTransformer和gensim中的TfidfModel的区别

sklearn.feature_extraction.text.TfidfTransformer和gensim.models.TfidfModel都是用于计算文本数据的TF-IDF值的工具。
lantx_SYSU·2023-11-24 06:20

计算模型参数量的方法

方法fromtransformersimportAutoModelmodel=AutoModel.from_pretrained('/model/GPT-2/gpt2-medium/')sum([p.numel
Takoony·2023-11-24 04:54

transformer之KV Cache

一、为什么要研究KVCache非常有效的加速推理速度，效果如下所示：importnumpyasnpimporttimeimporttorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM
Takoony·2023-11-24 04:24

第3期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大型语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2023-11-24 04:01

第4期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大型语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2023-11-24 04:01

第28期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大型语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2023-11-24 03:29

解决Vision Transformer在任意尺寸图像上微调的问题：使用timm库

解决VisionTransformer在任意尺寸图像上微调的问题：使用timm库文章目录一、ViT的微调问题的本质二、PositionalEmbedding如何处理1，绝对位置编码2，相对位置编码3，对位置编码进行插值三
liyiersan123·2023-11-24 00:14

图像相似度比较之 CLIP or DINOv2

Startbysettingupavirtualenvironmentvirtualenvvenv-similaritysourcevenv-similarity/bin/activate#InstallrequiredpackagespipinstalltransformersPillowtorch2
sdlkjaljafdg·2023-11-23 22:01

Retinexformer: One-stage Retinex-basedTransformer for Low-light Image Enhancement

Abstract在增强低光图像时，许多深度学习算法都是基于Retinex理论。然而，Retinex模型没有考虑隐藏在黑暗中或由点亮过程引入的损坏。此外，这些方法通常需要繁琐的多阶段训练流程，并依赖于卷积神经网络，在捕获远程依赖性方面表现出局限性。在本文中，我们制定了一个简单但有原则的基于Retinex的单阶段框架（ORF）。ORF首先估计照明信息以照亮低光图像，然后恢复损坏以生成增强的图像。我们设
Adagrad·2023-11-23 22:59

Illumination Adaptive Transformer

Abstract.现实世界中具有挑战性的照明条件（低光、曝光不足和曝光过度）不仅会产生令人不快的视觉外观，还会影响计算机视觉任务。现有的光自适应方法通常单独处理每种情况。更重要的是，它们中的大多数经常在RAW图像上运行或过度简化相机图像信号处理(ISP)管道。通过将光变换管道分解为局部和全局ISP组件，我们提出了一种轻量级快速照明自适应变换器（IAT），它包含两个变换器式分支：局部估计分支和全局I
Adagrad·2023-11-23 22:29

GPT自然语言处理模型

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，由OpenAI开发。
Nefelibata莫奈·2023-11-23 19:49

【nlp】3.2 Transformer论文复现：1. 输入部分（文本嵌入层和位置编码器）

Transformer论文复现：输入部分（文本嵌入层和位置编码器）1输入复现1.1文本嵌入层1.1.1文本嵌入层的作用1.1.2文本嵌入层的代码实现1.1.3文本嵌入层中的注意事项1.2位置编码器1.2.1
lys_828·2023-11-23 19:15

【nlp】3.1 Transformer背景介绍及架构

Transformer背景介绍1Transformer的诞生2Transformer的优势3Transformer的市场4Transformer架构4.1Transformer模型的作用4.2Transformer
lys_828·2023-11-23 19:11

【RNN+加密流量A】ET-BERT: A Contextualized Datagram Representation with Pre-training Transformers for...

ET-BERT2.实验总结论文内容数据集可读的引用文献参考连接论文简介原文题目：ET-BERT:AContextualizedDatagramRepresentationwithPre-trainingTransformersforEncryptedTrafficClassification
过动猿·2023-11-23 18:49

NLP学习

参考：NLP发展之路I-从词袋模型到Transformer-知乎(zhihu.com)NLP大致的发展历史。
wangqiaowq·2023-11-23 12:28

CKD TransBTS：用于脑肿瘤分割的具有模态相关交叉注意的临床知识驱动混合转换器

CKD-TransBTS:ClinicalKnowledge-DrivenHybridTransformerWithModality-CorrelatedCross-AttentionforBrainTumorSegmentationCKDTransBTS
火柴狗·2023-11-23 10:21

TransFusionNet：JetsonTX2下肝肿瘤和血管分割的语义和空间特征融合框架

SemanticandSpatialFeaturesFusionFrameworkforLiverTumorandVesselSegmentationUnderJetsonTX2TransFusionNet：JetsonTX2下肝肿瘤和血管分割的语义和空间特征融合框架背景贡献实验方法Transformer-BasedSemanticFeatureExtractionM
火柴狗·2023-11-23 10:12

Attention is All You Need：Transformer各模块详解

Transformerencoder-decoder架构Encoder：将输入序列转换为一个连续向量空间中的表示。
Miracle Fan·2023-11-23 07:24

【深度学习】脸部修复，CodeFormer，论文，实战

sczhou/CodeFormer论文：https://arxiv.org/abs/2206.11253TowardsRobustBlindFaceRestorationwithCodebookLookupTransformer
XD742971636·2023-11-23 04:34

2019-07-02 论文分类

一论文学习根据网址（https://www.jianshu.com/p/6d761f8a8149）里提供的近年来计算机视觉会议上相关论文，和谷歌学术搜索整理筛选出现阶段需要的部分，主要的方向有三个，跟面部有关
Eurekaaaa·2023-11-23 02:16
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