Transformer 第9页

【Spark实践6】特征转换FeatureTransformers实践Scala版--补充算子

FeatureTransformersIndexToStri

周润发的弟弟·2024-02-02 13:39

【SparkML实践5】特征转换FeatureTransformers实战scala版

本章节主要讲转换1FeatureTransformersTo

周润发的弟弟·2024-02-02 13:08

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。

无妄无望·2024-02-02 10:18

Transformer 模型详解

Transformer模型https://blog.csdn.net/m0_67084346/article/details/128138486https://blog.csdn.net/benzhujie1245com

Maann·2024-02-02 09:41

【动手学大模型】第一章大模型简介

随着Transformer架构的神经网络模型引入，通过大量的文本数据训练，模型可以深入理解语言规则和模式。同时研究人员发现，随着语言模型规模的扩大，比如增加模型大小和使用更多的训练数据，模型展现出

Farah_Y·2024-02-02 07:44

webassembly003 MINISIT mnist/convert-h5-to-ggml.py

数据结构#ConvertMNISh5transformermodeltoggmlformat##Loadthe(state_dict)savedmodelusingPyTorch#Iterateoverallvariablesandwritethemtoabinaryfile

FakeOccupational·2024-02-02 06:38

WeakTr代码精细解析

classWeakTr(VisionTransformer):def__init__(self,depth=12,num_heads=6,reduction=4,pool="avg",embed_dim

Env1sage·2024-02-02 06:31

中科院一区顶刊 | DilateFormer: 即插即用的多尺度全局注意力机制(附源码实现)

导读论文：《DilateFormer:Multi-ScaleDilatedTransformerforVisualRecognition》本文提出了一种新颖的多尺度空洞Transformer，简称DilateFormer

CVHub·2024-02-02 06:23

Transformer 自然语言处理（四）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十章：从头开始训练变换器在本书的开头段落中，我们提到了一个名为GitHubCopilot

绝不原创的飞龙·2024-02-02 04:32

14篇最新Transformer热门论文！涵盖注意力机制、架构改进、适用性扩展等

在深度学习技术的飞速发展中，Transformer模型无疑成为了当今研究的热点，它凭借其独特的架构和强大的表达能力，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了令人瞩目的成果。

AI热心分享家·2024-02-02 02:37

Seq2SeqTrainer与Trainer的区别

`Seq2SeqTrainer`和`Trainer`是HuggingFaceTransformers库中用于训练模型的两个类。它们之间的主要区别在于它们针对的任务类型和模型架构的不同。

andeyeluguo·2024-02-02 02:29

1.6万字全面掌握 BERT：自然语言处理（NLP）从初学到高级的全面指南

BERT（双向编码器表示来自Transformer的模型）是由Google开发的一种革命性的自然语言处理（NLP）模型。它改变了语言理解任务的格局，使机器能够理解语言中的上下文和细微差异。

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-02 01:01

面试了字节大模型算法岗(实习)，快被问哭了。。。。

2.技术问题回答2.1介绍一下transformer？传统的seq2seq模型使用循环神经网络（RN

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-02 01:59

对话生成技术:序列到序列模型和Transformer架构

在本文中，我们将讨论序列到序列模型和Transformer架构在对话生成领域的应用。1.背景介绍对话生成技术的目标是生成自然、连贯且有意义的对话回应。

OpenChat·2024-02-02 00:18

【计算机视觉 | 目标检测】DETR风格的目标检测框架解读

文章目录一、前言二、理解2.1DETR的理解2.2DETR的细致理解2.2.1Backbone2.2.2Transformerencoder2.2.3Transformerdecoder2.2.4Predictionfeed-forwardnetworks

旅途中的宽~·2024-02-01 21:14

【目标检测】对DETR的简单理解

Method3.1模型结构3.2Loss4.Exp5.Discussion5.1二分匹配5.2注意力机制5.3方法存在的问题6.Conclusion参考1.Abs两句话概括：第一个真正意义上的端到端检测器最早将transformer

insight^tkk·2024-02-01 21:10

自然语言大模型介绍

2Transformer目前的大模型基本都是Transformer及其变种。本部分将介绍Transformer基础模型及其主要变种。

xieyan0811·2024-02-01 18:42

DeiT

Facebook提出Data-efficientimageTransformers（DeiT），需要更少的数据和更少的计算资源就能生成高性能的图像分类模型。

Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

（Re-ID论文精读2）CVPR2023: Patch-wise High-frequency Augmentation for Transformer-basedPerson Re-id

/openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Zhang_PHA_Patch-Wise_High-Frequency_Augmentation_for_Transformer-B

达柳斯·绍达华·宁·2024-02-01 17:20

场景图生成（scene graph generation），github/yrcong/RelTR 代码运行

这周为了跑通yrcong/RelTR:RelTR:RelationTransformerforSceneGraphGeneration(github.com)配置环境花了好长时间，这里记录一下。

tt1724369779·2024-02-01 15:45

Transformer 自然语言处理（三）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第八章：使transformers在生产中更高效在之前的章节中，您已经看到了

绝不原创的飞龙·2024-02-01 12:59

Transformer 自然语言处理（一）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0前言当你阅读这些文字时，一个奇迹正在发生：这页上的涂鸦正在在你的大脑皮层中转化为单词

绝不原创的飞龙·2024-02-01 12:28

【论文阅读笔记】Transformer-XL

Paper:Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext重点关注论文中的相对位置编码及提高融合了相对位置信息的attentionscore

没啥信心·2024-02-01 12:16

transformer_位置编码代码笔记

transformer_位置编码代码笔记transformer输入的序列中，不同位置的相同词汇可能会表达不同的含义，通过考虑位置信息的不同来区分序列中不同位置的相同词汇。

等风来随风飘·2024-02-01 08:03

transformer_多头注意力机制代码笔记

transformer_多头注意力机制代码笔记以GPT-2中多头注意力机制代码为例classCausalSelfAttention(nn.Module):"""因果掩码+多头自注意力机制Avanillamulti-headmaskedself-attentionlayerwithaprojectionattheend.Itispossibletousetorch.nn.MultiheadAtten

等风来随风飘·2024-02-01 08:29

开发与AI的邂逅

产品功能3.3.配置流程3.4.适用范围3.5.收费标准3.6.注意事项一、前言前段时间，由OpenAI公司研发的一款聊天机器人程序ChatGPT（全名：ChatGenerativePre-trainedTransformer

棒棒糖的糖不含糖·2024-02-01 08:55

Transformer 自然语言处理（二）

原文：NaturalLanguageProcessingwithTransformers译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第五章：文本生成基于Transformer的语言模型最令人不安的特点之一是它们生成的文本几乎无法与人类写的文本区分开

绝不原创的飞龙·2024-02-01 07:57

CVPR2023：IDEA与清华提出首个一阶段3D全身人体网格重建算法，代码开源！

GitHub-IDEA-Research/OSX:[CVPR2023]Officialimplementationofthepaper"One-Stage3DWhole-BodyMeshRecoverywithComponentAwareTransformer

AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

【无标题】

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·2024-01-31 22:12

第38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·2024-01-31 22:41

Transformer 代码补充

本文是对Transformer-Attentionisallyouneed论文阅读-CSDN博客以及【李宏毅机器学习】Transformer内容补充-CSDN博客的补充，是对相关代码的理解。

Karen_Yu_·2024-01-31 21:27

创建Transformer编码器和多头注意力层 | 一篇文章就可以讲明白

它将Transformer

小北的北·2024-01-31 20:55

【NLP】使用Transformer模型进行文本分类

与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该领域占据主导地位。

风度78·2024-01-31 19:12

【Transformer 】 Hugging Face手册 (01/10)

Transformers提供API和工具，可轻松下载和训练最先进的预训练模型。使用预训练模型可以降低计算成本和碳足迹，并节省从头开始训练模型所需的时间和资源。这些模型

无水先生·2024-01-31 19:42

基于BERT模型实现文本相似度计算

pipinstalltransformers==2.10.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple!

伪_装·2024-01-31 18:25

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。

无妄无望·2024-01-31 18:40

【问题解决】| 对于代码访问transformers库报错，无法正常下载模型及其参数的问题

对于访问Transformer库的问题考虑用科学上网，直接进行下载把模型提前下好后放到本地但是如果能用第一种方式会好很多，但是实际中可能会遇到如下问题报这个错，原因是未开启科学上网OSError:Wecouldn'tconnectto'https

Qodicat·2024-01-31 13:44

transformer | transformer的输入部分input coding

文章目录transformer的输入部分inputcodingBPEBPE所解决的问题——OOVPE（PositionEncoding）位置编码transformer的输入部分inputcodingtransformer

晓源Galois·2024-01-31 11:47

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型

故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention概念3.2Cross-attention算法4基于FFT+CNN-Transformer-CrossAttention

建模先锋·2024-01-31 10:04

使用 Pegasus-t5 预训练模型遇到问题解决

问题&解决需要手动把tokenizer相关文件进行调整到当前文件夹下，并修改data_utils中fengshen的地址transformers版本降低为4.29.1否则会找不到vocabdemo代码fromtransformersimportPegasusF

be_humble·2024-01-31 07:28

huggingface 的trainer训练框架优势

背景HuggingfaceTransformers是基于一个开源基于transformer模型结构提供的预训练语言库，它支持Pytorch，Tensorflow2.0，并且支持两个框架的相互转换。

be_humble·2024-01-31 07:57

白话BERT

白话白话transformer1、attention的计算方法每个词去计算与其他词的关系经过attention之后每个词的向量不再是单单它本身的，还包括其上下文的。

TtingZh·2024-01-31 07:38

白话 Transformer 原理-以 BERT 模型为例

白话Transformer原理-以BERT模型为例第一部分：引入1-向量在数字化时代，数学运算最小单位通常是自然数字，但在AI时代，这个最小单元变成了向量，这是数字化时代计算和智能化时代最重要的差别之一

Jin_Kwok·2024-01-31 07:01

LLM大模型：面试、微调

1、面试题总结【LLM】大模型面试准备-1（题库整理篇）大模型八股答案（一）——基础知识-知乎分析transformer模型的参数量、计算量、中间激活、KVcache-知乎【NLP】GoogleBERT

风路丞·2024-01-31 01:42

LLM - Transformer 的 Q/K/V 详解

目录一.引言二.传统Q/K/V三.TransformerQ/K/V-InputQuery-Q/K/V获取-Q/K相似度计算-注意力向量-MultiHead四.代码测试-初始化-Attention-Main

BIT_666·2024-01-30 20:57

ChatGPT发展至今的一些宏观想法！

其底层技术依赖于Transformer网络结构和自然语言处理技术，通过预测下一个词的方式生成对话。与小爱同学这样的预设回答式聊天机器人不同，ChatGPT能自由生成回答

赵闪闪168·2024-01-30 20:07

Swin-Transformer详解

Swin-Transformer详解0.前言1.Swin-Transformer结构简介2.Swin-Transformer结构详解2.1PatchPartition2.2PatchMerging2.3SwinTransformerBlock2.3.1W-MSA2.3.2SW-MSA3

sjx_alo·2024-01-30 15:59

大语言模型的未来进化路径及其影响

从早期基于规则和统计学习的语言模型，到如今基于深度学习框架下的Transformer架构，如GPT系列、BERT等，大语言模型已经在自然语言处理领域取得了前所未有的突破。

TechCreator·2024-01-30 12:49

bert提取词向量比较两文本相似度

使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入（文本转向量）模型下载：bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章：使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer

木下瞳·2024-01-30 10:15

为什么是大语言模型？

参考：复旦邱锡鹏：深度剖析ChatGPT类大语言模型的关键技术–我爱自然语言处理(52nlp.cn)随着算力的不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型

wangqiaowq·2024-01-30 10:13

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