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Transformers
CMT:卷积与
Transformers
的高效结合
论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络,利用
Transformers
捕获远程依赖关系,利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt,它在准确性和效率方面有更好的权衡。
·
2023-09-07 09:58
自然语言处理(八):预训练BERT
来自
Transformers
的双向编码器表示(BERT)BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练的自然语言处理模型,
青云遮夜雨
·
2023-09-06 17:15
深度学习
自然语言处理
bert
人工智能
自然语言处理(七):来自
Transformers
的双向编码器表示(BERT)
来自
Transformers
的双向编码器表示(BERT)BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练的自然语言处理模型,
青云遮夜雨
·
2023-09-06 17:10
深度学习
自然语言处理
bert
人工智能
通义千问部署搭建
复制脚本2.2.1问题1:ImportError:Thismodelingfilerequiresthefollowingpackagesthatwerenotfoundinyourenvironment:
transformers
_stream_generator.Run
代码浪人
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2023-09-06 14:37
通义千问
python
langchain
ModuleNotFoundError: No module named ‘
transformers
.modeling_bart‘解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ModuleNotFoundErro
爱编程的喵喵
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2023-09-06 06:20
Python基础课程
python
transformers
bart
modeling_bart
ModuleNotFound
预训练Bert添加new token的问题
问题最近遇到使用
transformers
的AutoTokenizer的时候,修改vocab.txt中的[unused1]依然无法识别相应的newtoken。
hhy不许摸鱼
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2023-09-05 08:23
NLP
bert
人工智能
深度学习
自然语言处理
【图像超分辨率重建】——SwinIR论文阅读笔记
虽然最先进的图像恢复方法是基于卷积神经网络,但很少有人尝试使用
Transformers
,这些
Transformers
在高级视觉任务中表现出令人印象深刻的性能。在本文中,我们提出了一个强基
沉潜于
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2023-09-05 06:41
超分辨率重建
笔记
人工智能
DERT:End-to-End Object Detection with
Transformers
文章目录摘要1、简介2、相关工作2.1、集合预测2.2、Transformer与并行解码2.3、目标检测3、DETR模型3.1、目标检测集合预测损失3.2、DETR架构4、实验4.1、与FasterR-CNN的对比4.2、消融4.3、分析4.4、用于全景分割的DETR5、结论附录AA.1、初步:多头注意层A.2、损失A.3、详细架构A.4、训练超参数A.5、其他结果
静静AI学堂
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2023-09-05 00:34
高质量AI论文翻译
目标检测
人工智能
计算机视觉
Llama-7b-hf和vicuna-7b-delta-v0合并成vicuna-7b-v0
fastchatcondaactivatefastchat安装torchpipinstalltorch==1.13.1torchvision==0.14.1torchaudio==0.13.1二、安装fastchat和
transformers
Spielberg_1
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2023-09-04 20:50
人工智能
大规模语言模型(LLM)
llama
融合MMEdu和
Transformers
技术的视障出行智能辅助系统(上海浦育AI未来夏令营结题论文)
融合MMEdu和
Transformers
技术的视障出行智能辅助系统摘要面对社会生活中众多视障者对出行的需求,视障出行智能辅助系统融合MMEdu和
Transformers
技术为视障者提供实时路况分析。
沾花把玖
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2023-09-04 16:27
人工智能实用开发
人工智能
【第37篇】EdgeViTs: 在移动设备上使用Vision
Transformers
的轻量级 CNN
文章目录摘要1简介2相关工作3EdgeViTS3.1概述3.2局部-全局-局部瓶颈3.3架构4实验4.1ImageNet-1K上的图像分类4.2密集预测5结论算法1EdgeViTs构建块,类似PyTorch的代码摘要基于自我注意的模型,例如视觉转换器(ViT),已成为计算机视觉中卷积神经网络(CNN)的一种极具竞争力的架构替代方案。尽管越来越强大的变体具有越来越高的识别精度,但由于自我注意的二次复
静静AI学堂
·
2023-09-04 09:51
高质量AI论文翻译
深度学习
人工智能
计算机视觉
BERT论文解读: Pre-training of Deep Bidirectional
Transformers
for Language Understanding(2018)
论文总结BERT模型的提出几乎就是针对于GPT的,文章实验部分主要就是在和GPT进行效果对比。因此,BERT模型总体上就是在GPT提出的基础上,进行了一部分创新和优化,提出了Bidirectional双向语言模型,预训练阶段采用遮罩语言模型(MaskedLM)。论文同时也进行了模型下游任务训练时feature-based和fine-tuning的对比分析。BERT模型的测试结果,有几个重要结论和启
响尾大菜鸟
·
2023-09-03 08:14
bert
自然语言处理
深度学习
chatgpt
【论文阅读】Pay Attention to MLPs
作者:GoogleResearch,BrainTeam泛读:只关注其中cv的论述提出了一个简单的网络架构,gMLP,基于门控的MLPs,并表明它可以像
Transformers
一样在关键语言和视觉应用中发挥作用提出了一个基于
挥剑决浮云 -
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2023-09-03 00:16
点云
论文阅读
笔记
DERT:End-to-End Object Detection with
Transformers
文章目录摘要1、简介2、相关工作2.1、集合预测2.2、Transformer与并行解码2.3、目标检测3、DETR模型3.1、目标检测集合预测损失3.2、DETR架构4、实验4.1、与FasterR-CNN的对比4.2、消融4.3、分析4.4、用于全景分割的DETR5、结论附录AA.1、初步:多头注意层A.2、损失A.3、详细架构A.4、训练超参数A.5、其他结果
AI浩
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2023-09-02 00:29
高质量人类CV论文翻译
目标检测
人工智能
计算机视觉
使用自己的领域数据扩充baichuan模型词表(其他模型也一样)
环境jsonlines==3.1.0sentencepiece==0.1.99
transformers
==4.28.1项目结构其中tokenization_baichuan.py是直接从百川模型文件夹里复制过来的
ToTensor
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2023-09-01 10:44
NLP实战
深度学习
机器学习
人工智能
标准 Transformer 可以成为强大的超图学习器 Pure
Transformers
Can Be Powerful Hypergraph Learners
PureTransformersCanBePowerfulHypergraphLearners要闻速览TokenHGT:BasedonTokenGT实验结果结论与局限性这是我的硕士毕业论文,代码Github要闻速览现有问题:图/超图卷积运算(消息传递方法)可能会导致过度平滑问题。改进结构的Transformer是为特定任务而设计的,可能会限制模型的多功能性,从而阻碍集成到多任务和多模态通用注意力架
是土豆大叔啊!
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2023-09-01 06:37
神经网络
transformer
hypergraph
graph
图
超图
huggingface
transformers
库中LlamaForCausalLM
新手入门笔记。LlamaForCausalLM的使用示例,这应该是一段推理代码。fromtransformersimportAutoTokenizer,LlamaForCausalLMmodel=LlamaForCausalLM.from_pretrained(PATH_TO_CONVERTED_WEIGHTS)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(PAT
Jerry_liu20080504
·
2023-08-31 20:19
python
transformers
BERT 上的动态量化
BERT,或者说
Transformers
的双向嵌入表示法,是一种预训练语言表示法的新方法,可以在许多流行的自然语言处理(NLP)任务(例如问题解答,文本分类,和
yanglamei1962
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2023-08-30 13:51
bert
人工智能
深度学习
DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE
TRANSFORMERS
FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 论文精读笔记
DEFORMABLEDETRDEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION参考:AI-杂货铺-Transformer跨界CV又一佳作!DeformableDETR:超强的小目标检测算法!摘要摘要部分,作者主要说明了如下几点:为了解决DETR中使用Transformer架构在处理图像特征图时的局限性而导致的收敛速度慢
wyypersist
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2023-08-30 08:59
研1沉淀
DETR
Deformable
DETR
DeformableAttn
ObjectDetection
GPT 系列笔记
openai出品,与google的bert系列是不同的任务,NLGenerationvs.NLUnderstanding.二.GPT-2hugging-face的
transformers
库中有模型源码,
yichudu
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2023-08-29 21:19
NLP
gpt
机器学习小白学习笔记:深度学习时序预测模型 Temporal Fusion
Transformers
前言由于接触的时序预测问题基本都来自于数字化转型期的企业,我经常发现,在解决实际时序预测问题的时候,大部分时候还是用树模型结合特征工程的思路,关键点往往都在数据和特征工程上,如果想要使用深度学习,有时候客户的数据量不满足,有时候客户的生产环境不允许。我自己在一些时序预测问题,比如销量预测问题的比赛上,也做过一些尝试,发现深度学习模型里面,TFT这个模型基本都能有不错的效果,所以就萌生了学习一下的想
MeetLight
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2023-08-29 06:26
cs231n assignment3 q3 Image Captioning with
Transformers
文章目录先啰嗦直接看代码Q3ImageCaptioningwithTransformersMultiHeadAttention.forward题面解析代码输出PositionalEncoding题面解析代码输出transformer.forward题面解析代码输出先啰嗦直接看代码Q3ImageCaptioningwithTransformersMultiHeadAttention.forward题
理智点
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2023-08-28 18:55
cs231n
pytorch
人工智能
python
开发语言
BEiT: BERT Pre-Training of Image
Transformers
论文笔记
BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers论文笔记论文名称:BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers论文地址:2106.08254]BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers(arxiv.org)代码地址:unilm/beitatmaster·microsoft/unilm(gith
迪菲赫尔曼
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2023-08-28 16:06
多模态
bert
论文阅读
人工智能
webassembly009
transformers
.js 网页端侧推理
这里的
transformers
.js相当于在网页端实现了transformer库。
Transformers
.js在功能
FakeOccupational
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2023-08-28 15:02
移动端
javascript
开发语言
ecmascript
wasm
几个nlp的小任务(生成式任务——语言模型(CLM与MLM))
@TOC本章节需要用到的类库微调任意
Transformers
模型(CLM因果语言模型、MLM遮蔽语言模型)CLMMLM准备数据集展示几个数据的结构
码manba
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2023-08-27 23:52
人工智能学习
自然语言处理
语言模型
人工智能
BERT 模型微调实战:使用
Transformers
微调BERT模型实现问答和文本分类任务
一、BERT介绍BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练的自然语言处理模型,由Google于2018年发布。BERT模型的核心是Transformer编码器,它可以在大规模语料库上进行无监督预训练,然后通过微调在各种NLP任务上进行微调。BERT模型是一种双向的深度学习模型,它可以同时考虑上下文中的所有单词,从而
技术狂潮AI
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2023-08-27 08:24
LLM应用实战
bert
分类
人工智能
使用 AutoGPTQ 和
transformers
让大语言模型更轻量化
本着与bitsandbytes合作一样的精神,我们将AutoGPTQ代码库集成到了
Transformers
中,让用户使用GPTQ算法(F
Hugging Face
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2023-08-26 15:37
语言模型
人工智能
自然语言处理
几个nlp的小任务(序列标注)
几个nlp的小任务(序列标注)安装一个评估的库序列标注的介绍初始化参数加载数据集查看数据集编码选出示例展示数据预处理类,转token判断是否为
transformers
.PreTrainedTokenizerFast
码manba
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2023-08-26 09:50
人工智能学习
自然语言处理
人工智能
关于
Transformers
库预训练模型输入的一些细节问题
输入是否需要添加开始标志[bos]、bos等特殊标志?结论:开始标志[bos]不需要手动添加,模型自动帮你添加,结束标志[eos]必须添加具体原因可以往下看1.输入是否需要添加开始标志[bos]、bos等特殊标志?在RNN的时代,对于Seq2Seq模型,我们必不可少的要对数据进行处理添加开始标志[bos]和结束标志[eos],这样做的目的是在解码阶段模型进行自回归语言模型时,模型可以收到一个结束标
一如年少模样丶
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2023-08-26 08:30
机器学习
深度学习
深度学习
pytorch
Facebook AI mBART:巴别塔的硅解
2018年,谷歌发布了BERT(来自
transformers
的双向编码器表示),这是一种预训练的语言模型,在一系列自然语言处理(NLP)任务中对SOTA结果进行评分,并彻底改变了研究领域。
大伟先生
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2023-08-26 06:57
人工智能
人工智能
“超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据,ChatGLM-v2、中文Bloom、Dolly_v2_3b助您实现更智能的应用!”
1.简介目标:基于pytorch、
transformers
做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案;数据:从开源社区,整理了海量的训练数据
汀、人工智能
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2023-08-26 05:39
NLP知识领域专栏
人工智能
自然语言处理
chatglm
bloom
dolly
NLP
大语言模型
全套解决方案:基于pytorch、
transformers
的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
全套解决方案:基于pytorch、
transformers
的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
汀、人工智能
·
2023-08-26 05:39
NLP知识领域专栏
pytorch
自然语言处理
人工智能
文本生成
transformer
大语言模型
使用 AutoGPTQ 和
transformers
让大语言模型更轻量化
本着与bitsandbytes合作一样的精神,我们将AutoGPTQ代码库集成到了
Transformers
中,让用户使用GPTQ算法(F
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2023-08-25 23:00
人工智能
LLM(大语言模型)解码时是怎么生成文本的?
Part1配置及参数
transformers
==4.28.1源码地址:
transformers
/configuration_utils.pyatv4.28.1·huggingface/
transformers
supeerzdj
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2023-08-25 13:30
语言模型
数据库
算法
超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据
1.简介目标:基于pytorch、
transformers
做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案;数据:从开源社区,整理了海量的训练数据
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2023-08-25 11:36
自然语言处理人工智能深度学习
全套解决方案:中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
全套解决方案:基于pytorch、
transformers
的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
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2023-08-25 11:34
人工智能自然语言处理深度学习
超级AI助手:全新提升!中文NLP训练框架,快速上手,海量训练数据
1.简介目标:基于pytorch、
transformers
做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案;数据:从开源社区,整理了海量的训练数据
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2023-08-25 11:34
自然语言处理人工智能深度学习
Scalable Diffusion Models with
Transformers
ScalableDiffusionModelswithTransformers论文地址:https://arxiv.org/pdf/2212.09748.pdf项目地址:https://github.com/facebookresearch/DiT论文主页:https://www.wpeebles.com/DiT摘要我们探索了一类新的基于Transformer结构的扩散模型。我们训练图像的潜在扩散
通街市密人有
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2023-08-24 21:44
扩散模型
Transformer
深度学习
计算机视觉
DETR-《End-to-End Object Detection with
Transformers
》论文精读笔记
DETR(基于Transformer架构的目标检测方法开山之作)End-to-EndObjectDetectionwithTransformers参考:跟着李沐学AI-DETR论文精读【论文精读】摘要在摘要部分作者,主要说明了如下几点:DETR是一个端到端(end-to-end)框架,释放了传统基于CNN框架的一阶段(YOLO等)、二阶段(FasterRCNN等)目标检测器中需要大量的人工参与的步
wyypersist
·
2023-08-24 09:37
研1沉淀
DETR
Transformer
encoder-decoder
object
query
FFN
GIoU
matching
loss
在
Transformers
中使用约束波束搜索引导文本生成
引言本文假设读者已经熟悉文本生成领域波束搜索相关的背景知识,具体可参见博文如何生成文本:通过
Transformers
用不同的解码方法生成文本。
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2023-08-23 23:05
人工智能transformer
使用
Transformers
为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
本文提供了一个使用HuggingFaceTransformers在任意多语种语音识别(ASR)数据集上微调Whisper的分步指南。同时,我们还深入解释了Whisper模型、CommonVoice数据集以及微调等理论知识,并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个全部是代码,仅有少量解释的Notebook,可以参阅这个GoogleColab。目录简介在GoogleColab中微调Whispe
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2023-08-23 23:05
Hugging News #0602:
Transformers
Agents 介绍、大语言模型排行榜发布!
每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于HuggingFace相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「HuggingNews」,本期HuggingNews有哪些有趣的消息,快来看看吧!重磅更新TransformersAgents发布,通过自然语言控制超过十多万个HF模型!近期,我们发布了一个非常“大胆”的新特性:Transfo
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2023-08-23 23:05
人工智能transformer
背景 | 基于
Transformers
的编码器-解码器模型
!pipinstalltransformers==4.2.1!pipinstallsentencepiece==0.1.95Vaswani等人在其名作Attentionisallyouneed中首创了基于transformer的编码器-解码器模型,如今已成为自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)领域编码器-解码器架构的事实标准。最近基于transformer的编
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2023-08-23 23:34
人工智能transformer
编码器-解码器 | 基于
Transformers
的编码器-解码器模型
基于transformer的编码器-解码器模型是表征学习和模型架构这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由SebastionRuder撰写的这篇精彩博文。此外,建议读者对自注意力(self-attention)架构有一个基本了解,可以阅读JayAlammar的这篇博文复习一下原始transformer模型。本文分4个部分:背景-简要回顾
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2023-08-23 23:34
人工智能transformer
AI大模型-如何利用开源模型节约成本?
1.1准备工作1.首先需要安装sentence-
transformers
,我们需要它下面的paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2多语言模型,它比较好的支持中文。
渣渣洒泪成长记
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2023-08-23 15:35
Ai与大数据
人工智能
pytorch_pretrained_bert换成
transformers
踩坑
本文以文本分类为例叙述步骤1、前向传播时,pytorch_pretrained_bert是以下内容_,pooled=self.bert(context,token_type_ids=types,attention_mask=mask,output_all_encoded_layers=False)报错:result=self.forward(*input,**kwargs)TypeError:fo
余俊晖
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2023-08-23 11:18
报错解决
debug
第十一篇-Tesla P40+Text-Generation-Webui
部署环境系统:CentOS-7CPU:14C28T显卡:TeslaP4024G驱动:515CUDA:11.7cuDNN:8.9.2.26介绍简单好用(当然速度不是最快的),支持多种方式加载模型,
transformers
木卫二号Coding
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2023-08-23 08:19
AI-LLM-实战
人工智能
chatgpt
lora 微调时,各个大模型使用的modules_mapping配置
以下是各个大模型使用的modules_mapping配置:
TRANSFORMERS
_MODELS_TO_LORA_TARGET_MODU
samoyan
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2023-08-23 06:43
NLP
深度学习
人工智能
Gato之后,谷歌也推出「通才型」智能体Multi-Game Decision
Transformers
姓名:李昊菲;学号:22011110007;学院:通信工程学院源自https://mp.weixin.qq.com/s/Id2jIDpmgtDlw3X8BZHJqQ【嵌牛导读】在自然语言处理、计算机视觉和二者的交叉领域中,通过训练大量与任务无关的数据集,建立大规模的通用模型来解决许多任务,已经成为主流方法。这些模型可以适应新的任务(例如翻译),利用不相关的数据(例如使用高资源语言来改进低资源语言的
墨墨mo很努力
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2023-08-23 00:51
Training data-efficient image
transformers
& distillation through attention
这篇文章最大的贡献就是有效降低了visiontransformer的训练成本(时间以及数据),提高了ViT实验的可复现性,本文所提出的DeiT只需要在8块gpu上训练不到3天,就可以达到媲美JFT上训练的ViT的精度。在Google所提的ViT文章中的实验结果表明,visiontransformer在用超大数据集(如JFT)做训练的情况下,性能才能超过CNN。本文在结构上没有对visiontran
nowherespyfly
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2023-08-21 10:25
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