Transformer论文学习第37页

SOME/IP学习笔记3

目录1.SOMEIPTransformer1.1SOME/IPon-wireformat1.2协议指定2.SOMEIPTP2.1SOME/IPTPHeader3.小结1.SOMEIPTransformer

CyberSecurity_zhang·2023-11-15 06:36

Learning reliable modal weight with transformer for robust RGBT tracking

论文：《LearningreliablemodalweightwithtransformerforrobustRGBTtracking》针对问题：局部线性匹配容易丢失语义信息解决方法：为了增强特征表示和深化语义特征

小学生玩编程·2023-11-15 03:46

Hugging Face实战-系列教程8：GLUE数据集/文本分类上（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）

实战系列总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传下篇内容：HuggingFace实战-系列教程9：GLUE数据集/文本分类下（NLP实战/Transformer

机器学习杨卓越·2023-11-15 00:52

Transformer原理与代码精讲（PyTorch）

课程链接：Transformer原理与代码精讲（PyTorch）-1-课程介绍-白勇的在线视频教程-CSDN程序员研修院Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）

bai666ai·2023-11-15 00:48

第27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·2023-11-14 23:06

C# Onnx LSTR 基于Transformer的端到端实时车道线检测

目录效果模型信息项目代码下载效果模型信息lstr_360x640.onnxInputs-------------------------name：input_rgbtensor：Float[1,3,360,640]name：input_masktensor：Float[1,1,360,640]-----------------------------------------------------

乱蜂朝王·2023-11-14 22:20

动手学大模型应用开发_学习笔记（一）——大模型简介

2018年左右神经网络模型byTransformer通过大量文本数据训练模型，使它们能够深入理解语言规则和模式，

dandellion_·2023-11-14 22:35

9种高效提速的transformer魔改版本

Transformer目前已经成为人工智能领域的主流模型，应用非常广泛。然而Transformer中注意力机制计算代价较高，随着序列长度的增加，这个计算量还会持续上升。

深度之眼·2023-11-14 19:31

语言大模型的预训练过程——从无尽数据到海量知识

从目前研究结果看，Transformer是足够强大的特征抽取器，通过预训练过程，Transformer学到了什么？知识是如何存取的？我们又如何修正错误知识？本文讲述这方面的研究进展。

嗯，这是一个好名字·2023-11-14 18:53

基础大模型的结构特性与发展

这些属性已通过现有架构成功实现，例如Transformer网络，该网络是迄今为止大多数基础模型的基础。然后，我们继续探讨是下一代模型可能必不可少的属性，包括：多模态-消费，处理和可能产生的内

嗯，这是一个好名字·2023-11-14 18:53

8. 深度学习——NLP

机器学习面试题汇总与解析——NLP本章讲解知识点什么是NLP循环神经网络（RNN）RNN变体Attention机制RNN反向传播推导LSTM与GRUTransformerBertGPT分词算法分类CBOW

华为云计算搬砖工·2023-11-14 18:05

机器人迎来ImageNet时刻！谷歌等新作Open X-Embodiment：机器人学习数据集和 RT-X 模型...

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【机器人和Transformer】交流群在CVer微信公众号后台回复：RT数据集，可以下载本论文pdf、代码和数据集，学起来

Amusi（CVer）·2023-11-14 17:10

Transformer模型详解

Transformer上一节中我们详细介绍了Seq2Seq模型和Attention机制的应用，首先来看即便是带有Attention机制的Seq2Seq模型仍存在的问题。

lzk_nus·2023-11-14 16:51

Transformer模型

目录1.概述2.ModelArchitecture2.1自回归2.2编码器与解码器2.3Attention2.4Attention—mask2.5Multi-HeadAttention2.6自注意力使用2.7point-wisefeedforwardnetwork2.8embeddings2.9positionalEncoding1.概述之前的模型，如RNN等，需要按时序做运算，对与并行设备能够减

MyDreamingCode·2023-11-14 16:46

Transformer模型的基础演算

作者|QuentinAnthony、StellaBiderman、HaileySchoelkopfOneFlow编译翻译|贾川、徐佳渝、杨婷1引言Transformer语言模型的许多基本重要信息可以通过简单计算得出

OneFlow深度学习框架·2023-11-14 16:46

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·2023-11-14 14:10

Python离线翻译

Python源码：#离线翻译服务代码importosfromflaskimportFlask,requestfromgeventimportpywsgifromtransformersimportpipeline

zow·2023-11-14 13:34

大型语言模型 (LLM) 初学者指南

时间回到2017年，这是一个以“注意力就是你所需要的”为标志的关键时刻，开创性的“Transformer”架构诞生了。

Momodel平台·2023-11-14 05:56

全面了解大语言模型，这有一份阅读清单

鉴于Transformers对每个人的研究进程都有如此大的影响，本文将为大家介绍一个简短的阅读清单，供机器学习研究

zenRRan·2023-11-14 05:25

VALSE 2023 | 走向计算机视觉的通用人工智能：GPT和大语言模型带来的启发

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【目标检测和Transformer】交流群作者：谢凌曦|源：知乎（已授权转载）https://zhuanlan.zhihu.com

Amusi（CVer）·2023-11-14 00:50

DETR疑问与理解

1、DETR解读用Transformer做objectdetection：DETR-小小理工男的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/267156624视频解读：【DETR

yang_daxia·2023-11-13 18:07

未来之路：大模型技术在自动驾驶的应用与影响

接着，详细介绍了大模型的基本定义、基础功能和关键技术，特别是Transformer注意力机制和预训练-微调范式。文章还介绍了大模型在任务适配性、模型变革和应用前景方面的潜力。

一颗小树x·2023-11-13 18:03

【NLP】理解 Llama2：KV 缓存、分组查询注意力、旋转嵌入等

图1：原始Transformer和LLama之间的架构差异检查图1揭示了从原始Transformer到突破性的LLaMA架构的深刻

Sonhhxg_柒·2023-11-13 18:19

Transformer学习

Transformer学习1.RNN存在什么问题？

GeekPlusA·2023-11-13 18:45

基于CUDA的Transformer Encoder并行化

写在前面：视觉Transformer模型的研究使得深度学习在分类、目标检测和语义分割等视觉任务上取得了非常好的应用，然而，因为其模型参数量大的特点，训练和推理的速度都受到了严峻的挑战，因此，并行化视觉Transformer

张小殊.·2023-11-13 17:41

Prompt 设计与大语言模型微调，没有比这篇更详细的了吧！

输入编码：ChatGPT将经过预处理的文本输入到神经网络中进行编码处理，使用的是多层transformer编码器结构。预测输出：ChatGPT通过对输入进行逐个token预测，输出下一个

Python算法实战·2023-11-13 13:05

DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」，但有人投来质疑

PromptIDE的核心是代码编辑器+PythonSDK，其中SDK提供了一种新的编程范式，可以实现复杂的prompting技术。距离马斯克的xAI公布Grok才过去一天，刚刚，xAI又公布了另一款AI产品，一个可用于prompt工程和可解释性研究的集成开发环境：PromptIDE。接连不断的新品发布，也让网友纷纷感叹：「xAI团队的开发速度简直是疯了！」xAI在官方博客中这样介绍：PromptI

疯狂创作者·2023-11-13 11:16

RT-DETR：《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》

概述：基于Transformer的端到端检测器（DETR）的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并使它们无法充分利用无后处理的好处，如非最大值抑制（NMS）。

Y蓝田大海·2023-11-13 10:34

大模型是基于Transformer的基础架构，那Transformer的编码和解码，不是大模型必须具备的吗？为什么说bert是用的编码器，chatgpt用的解码器？

Transformers的基本架构包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder），这两个组件通常在序列到序列（Seq2Seq）任务中一起使用，如机器翻译。

chunmiao3032·2023-11-13 03:18

Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系

下面简要概述了Transformer和ELMo模型、word2vec、独热编码（one-hot编码）之间的关系：独热编码（One-hotEncoding）是一种最基本的词表示方法，将词表示为高维稀疏向量

chunmiao3032·2023-11-13 03:46

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入反向残差注意力模块 iRMB | 《ICCV 2023 最新论文》

本研究从高效的IRB和Transformer的有效组件的统一视

迪菲赫尔曼·2023-11-13 00:03

一点就分享系列（理解篇3）—Cv任务“新世代”之Transformer系列（中篇-视觉模型篇DETR初代版本）

一点就分享系列（理解篇3）—Cv任务“新世代”之Transformer系列（中篇-视觉模型篇）对于上篇介绍transformer得原理，自认为把细节讲得很详细了，作为“前菜”还算满意，这篇言归正传，先介绍最近的

啥都会一点的老程，自在地镜强者·2023-11-12 22:50

其实书童是一个集算法、实践、论文以及Transformer于一身的公号（往期索引大全）...

人工智能与算法学习·2023-11-12 22:49

（无敌版的简洁版）深入理解transformer源码

原文链接：https://blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/109276945参考资料：transformer原论文深入理解transformer及源码图解

薛定谔的炼丹炉！·2023-11-12 22:48

Transformer详解(1)---原理部分

1.网络架构整个网络由2个部分组成，一个Encoders和一个Decoders，每个Encoders中分别由6个Encoder组成，而每个Decoders中同样也是由6个Decoder组成，如下图所示对于Encoders中的每一个Encoder，他们结构都是相同的，但是并不会共享权值。每层Encoder有2个部分组成，如图1.2所示。每个Encoder的输入首先会通过一个self-attentio

orangerfun·2023-11-12 22:46

transfomer模型——简介，代码实现，重要模块解读，源码，官方

一、什么是transfomerTransformer是一种基于注意力机制（attentionmechanism）的神经网络架构，最初由Vaswani等人在论文《AttentionIsAllYouNeed

一路向前，积极向上·2023-11-12 22:43

时间序列预测实战(十四)Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

论文地址->Transformer官方论文地址官方代码地址->暂时还没有找到有官方的Transformer用于时间序列预测的代码地址个人修改地址->Transformer模型下载地址CSDN免费一、本文介绍这篇文章给大家带来是

Snu77·2023-11-12 20:00

ERROR: Could not build wheels for sentence_transformers, which is required to install pyproject.toml

ERROR:Couldnotbuildwheelsforsentence_transformers,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects

杨杨杨Garrick·2023-11-12 20:13

介绍几篇EMNLP'22的语言模型训练方法优化工作

中语言模型训练方法优化的工作，这3篇工作分别是：针对检索优化语言模型：优化语言模型训练过程，使能够生成更合适的句子表示用于检索——RetroMAE:Pre-trainingRetrieval-orientedTransformersviaMaskedAuto-Encoder

zenRRan·2023-11-12 19:16

论文阅读：PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer

arxiv.org/pdf/2102.12122.pdf链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13797.pdfPVTv2是在PVTv1基础上，所以先介绍PVTv1PyramidVisionTransformer

shiyueyueya·2023-11-12 19:11

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks - 翻译学习

知识密集型NLP任务的检索增强生成-论文学习文章目录Abstract1Introduction2Methods2.1Models2.2Retriever:DPR2.3Generator:BART2.4Training2.5Decoding3Experiments3.1Open-domainQuestionAnswering3.2AbstractiveQuestionAnswering3.3Jeop

多喝开水少熬夜·2023-11-12 17:45

【实验】SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers

想要借鉴SegViT官方模型源码部署到本地自己代码文件中1.环境配置官网要求安装mmcv-full=1.4.4和mmsegmentation=0.24.0在这之前记得把mmcv和mmsegmentation原来版本卸载pipuninstallmmcvpipuninstallmmcv-fullpipuninstallmmsegmentation安装mmcv其中，mmcv包含两个版本：一个是完整版mm

cccc楚染rrrr·2023-11-12 16:22

Hugging Face高性能技术五：Transformer高效推断（bitsandbytes、FlashAttention、 BetterTransformer）

文章目录一、TorchScript（CPU)二、IPEXgraphoptimization（IntelCPU）三、Optimum3.1安装3.2CPU推理3.3GPU推理四、模型量化（GPU）4.1背景4.2基础量化技术4.3LLM.int8()：大语言模型的零退化矩阵乘法4.3.1算法4.3.2实验4.4使用bitsandbytes量化模型（Accelerate0.24）4.4.1安装依赖4.4

神洛华·2023-11-12 13:16

BEVFormer论文笔记（详细版）

论文论文链接：《BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers

西米611·2023-11-12 13:36

BEVFormer: Learning Bird’s-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal论文阅读

一、概要提出新框架BEVFormer，用spatiotemporaltransformer学习统一的BEV表示，来支持多个自动驾驶感知任务。

北极与幽蓝·2023-11-12 13:36

BEVFormer笔记

BEVFormer分为两个模块，一个是基于空间时序的transformer怎么做，一个是如何生成BEV的表征。什么是BEV表征？1、是一个重构空间。什么是重构空间？

兔斯基12138·2023-11-12 13:33

【论文阅读】Planning-oriented Autonomous Driving

作者们提出了一个框架UniAD，由四个基于transformer解码器的模块组成感知和预测部分，最后跟一个规划器。Transformer的query用于连通各个模块，来建模驾驶场景中实体的交互。

ryb4i·2023-11-12 13:33

论文阅读 | BEVFormer

BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers[外链图片转存失败

moneymyone·2023-11-12 13:02

ViT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文阅读

论文链接ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE0.AbstractTransformer在计算机视觉中的应用有限在视觉中

KrMzyc·2023-11-12 13:59

BEVFormer 论文阅读

论文链接BEVFormerBEVFormer，这是一个将Transformer和时间结构应用于自动驾驶的范式，用于从多相机输入中生成鸟瞰（BEV）特征利用查询来查找空间/时间，并相应地聚合时空信息，从而为感知任务提供更强的表示

KrMzyc·2023-11-12 13:56

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