transformer论文阅读第101页

Transformer背景介绍

目录Transformer的诞生Transformer的优势Transformer的市场Transformer的诞生论文地址Transformer的优势Transformer的市场

醋酸洋红就是我·2023-07-30 05:33

论文阅读--用于小物体检测的增强算法

Title:AugmentationforsmallobjectdetectionAbstract:Intherecentyears,objectdetectionhasexperiencedimpressiveprogress.Despitetheseimprovements,thereisstillasignificantgapintheperformancebetweenthedetecti

追忆苔上雪·2023-07-30 05:27

ChatGPT 是什么，架构是什么样的，一文了解

它是GPT架构的一部分，是“生成预训练模型”（GenerativePre-trainedTransformer）的最新版本。

全栈行动派·2023-07-30 00:23

Transformer+MIA Future Work

Transformer+MIAFutureWork主要的挑战和未来发展分为三个部分，即1、特征集成和计算成本降低、2、数据增强和数据集收集、3、学习方式和模态-对象分布1、特征集成和计算成本降低为了同时捕获局部和全局特征来提高模型性能

HelloWorld__来都来了·2023-07-29 18:30

Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer

所有Transformer模型包括GPT、LLaMA都受到了影响。」昨天，一位名叫EvanMiller的统计工程师的话在AI领域掀起了轩然大波。

PaperWeekly·2023-07-29 16:10

100% RNN language model ChatRWKV 相关开源项目

RWKV(读作RwaKuv)借鉴了RNN的移动平均模型（MA），将transformer的O(T2d)O(T^2d)O(T2d)复杂度降低到O(Td)O(Td)O(Td)，同时保持较好的结果表现。

FakeOccupational·2023-07-29 16:00

初步了解预训练语言模型BERT

本文字数：：4024字预计阅读时间：12分钟BERT是由Google提出的预训练语言模型，它基于transformer架构，被广泛应用于自然语言处理领域，是当前自然语言处理领域最流行的预训练模型之一。

搜狐技术产品小编2023·2023-07-29 16:20

Transformers从零到精通教程——Pipeline

一、Pipeline1.查看支持的任务类型fromtransformers.pipelinesimportSUPPORTED_TASKS,get_supported_tasksprint(SUPPORTED_TASKS.items

aJupyter·2023-07-29 15:51

优化transformer

使用transformer而导致的时间长，可能会由于self-attention计算Query和key的值才导致的时间长，也可能会因为feedforward中的计算导致时间长。

the animal·2023-07-29 14:01

transformer代码注解

其中代码均来自李沐老师的动手学pytorch中。classPositionWiseFFN(nn.Module):'''ffn_num_inputs4ffn_num_hiddens4ffn_num_outputs8'''def__init__(self,ffn_num_inputs,ffn_num_hiddens,ffn_num_outputs):super(PositionWiseFFN,self

the animal·2023-07-29 14:01

transformer从开始到结束

首先输入是64*10的矩阵，代表64个句子，每个句子10个词。X=self.positionalEncoding(self.embedding(X)*math.sqrt(self.num_hiddens))在经过embeddeding之后，变为64*10*32矩阵，每个词使用32维向量表示。然后将数据放入X=encoder_block(X,valid_lens)，这里我们将block设为1，就是e

the animal·2023-07-29 14:57

AI聊天GPT三步上篮！

CHATGPT是OpenAI开发的基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构的聊天型人工智能模型。也就是你问它答，根据网络抓去训练2、怎么用？

Ama_tor·2023-07-29 14:37

【NLP经典论文精读】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1UnsupervisedFeature-basedApproaches2.2UnsupervisedFine-tuningApproaches2.3TransferLearni

HERODING77·2023-07-29 14:33

END-TO-END OPTIMIZED IMAGE COMPRESSION论文阅读

END-TO-ENDOPTIMIZEDIMAGECOMPRESSION文章目录END-TO-ENDOPTIMIZEDIMAGECOMPRESSION单词重要不重要摘要：单词重要imagecompression图像压缩quantizer量化器rate–distortionperformance率失真性能不重要avariantof什么什么的一个变体construct构造entropy熵discrete

什么都不懂的小小青蛙·2023-07-29 14:02

FlashAttention-2

FlashAttentionisafusiontrick,whichmergesmultipleoperationalsteps(ops)intheattentionlayersoftransformernetworkstoachievebetterend2endresult

EverNoob·2023-07-29 12:24

【PyTorch】教程：Spatial transformer network

SPATIALTRANSFORMERNETWORKS在这个教程中，我们将学习利用视觉注意力机制（spatialtransformernetworksDeepMindpaper）增强我们的网络。

黄金旺铺·2023-07-29 12:03

STN(Spatial Transformer Networks)

今天较少一篇空间上的注意力机制网络SpatialTransformerNetworks（STN）。同样先上传一下原文地址：STN。

LN烟雨缥缈·2023-07-29 12:02

注意力机制——Spatial Transformer Networks（STN）

SpatialTransformerNetworks（STN）是一种空间注意力模型，可以通过学习对输入数据进行空间变换，从而增强网络的对图像变形、旋转等几何变换的鲁棒性。

木子十口儿几丶·2023-07-29 12:32

STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络

文章是GoogleDeepMind在2015年提出的SpatialTransformerNetworks（STN），该模型能够让卷积网络学会数据的形状变换，能够对经过平移、旋转、缩放及裁剪等操作的图片得到与未经变换前相同的检测结果

暖风️·2023-07-29 12:57

Spatial Transformer Networks（STN）理解

文章目录STN的作用STN的基本结构前向过程Tensorflow部分实现代码实验结果DistortedMNISTGermanTrafficSignRecognitionBenchmark(GTSRB)datasetSTN的作用之前参加过一个点云数据分类的比赛，主要借鉴了PointNet的网络结构，在PointNet中使用到了两次STN。点云数据存在两个主要问题：1、无序性：点云本质上是一长串点（n

梦星魂24·2023-07-29 12:27

3D点云基本网络模块（一）：Spatial Transformer Networks（STN）

fromtorch.autogradimportVariableimportutilsclassSTN(nn.Module):def__init__(self,num_scales=1,num_points=500,dim=3,sym_op='max',quaternion=False):super(STN,self).__init__()self.quaternion=quaternionsel

Y.K.Hou·2023-07-29 12:27

《STN：Spatial Transformer Networks》论文笔记

因此本文提出了一种新的网络模型——SpatialTransformer，它使得可以在网络内部操作和变换数据。

m_buddy·2023-07-29 12:54

车牌检测STN：Spatial Transformer Networks

参考文献：MaxJaderberg,KarenSimonyan,AndrewZisserman,KorayKavukcuoglu.SpatialTransformerNetworks,2016.linkSpatialTransformerNetworks

huangyiping_dream·2023-07-29 12:52

STN：Spatial Transformer Networks

1.Abstract卷积神经网络缺乏对输入数据保持空间不变的能力，导致模型性能下降。作者提出了一种新的可学习模块，STN。这个可微模块可以插入现有的卷积结构中，使神经网络能够根据特征图像本身，主动地对特征图像进行空间变换，而不需要任何额外的训练监督或优化过程.2.灵感CNN能够学习平移不变性，以及隐式的学习旋转不变性。现在就使用这个attentionmodel，为网络设计一个显式的处理模块，专门处

shs520·2023-07-29 12:50

配置BERT运行环境

自然语言处理库Transformers包含了BERT、GPT、GPT-2、Transformer-XL、XLNet、XLM等模型的实现，近两年Pytorch生态日趋成熟。

xieyan0811·2023-07-29 12:04

【3D目标检测】DSVT-2023CVPR

DSVT：3D动态稀疏体素Transformer主干（北大&华为）-知乎论文提出了动态稀疏窗口注意力，这是一种新的基于窗口的注意力策略，用于并行有效地处理稀疏三维体素；论文提出了一种可学

花花花哇_·2023-07-29 11:35

【DASOU视频记录】VIT (Vision Transformer) 模型论文+代码(源码)从零详细解读，看不懂来打我

文章目录来源ViT和Transformer的关系朴素思路问题ViT思路patch整体流程CLS位置编码编码器例子代码来源b站视频ViT和Transformer的关系VisionTransformer（简称

爱学习的书文·2023-07-29 11:37

【霹雳吧啦Wz】Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解

文章目录来源Transformer起源Self-Attention1.求q、k、v2.计算a^(softmax那块)\hat{a}(softmax那块)a^(softmax那块)3.乘V，计算结果Multi-HeadAttention

爱学习的书文·2023-07-29 11:07

【深度学习Week3】ResNet+ResNeXt

ResNet+ResNeXt一、ResNetⅠ.视频学习Ⅱ.论文阅读二、ResNeXtⅠ.视频学习Ⅱ.论文阅读三、猫狗大战Lenet网络Resnet网络四、思考题一、ResNetⅠ.视频学习ResNet

跪求指点·2023-07-29 10:16

AIGC从入门到精通

23.3.1-0-Linux-x86_64.sh\&&shMiniconda3-py310_23.3.1-0-Linux-x86_64.sh-b-p/opt/condapipinstalldiffuserstransformers

迷若烟雨·2023-07-29 09:47

【论文阅读】通过解缠绕表示学习提升领域泛化能力用于主题感知的作文评分

摘要本文工作聚焦于从领域泛化的视角提升AES模型的泛化能力，在该情况下，目标主题的数据在训练时不能被获得。本文提出了一个主题感知的神经AES模型（PANN）来抽取用于作文评分的综合的表示，包括主题无关（prompt-invariant）和主题相关（prompt-specific）的特征。为了提升表示的泛化能力，我们进一步提出了一个新的解缠绕表示学习框架（disentangledrepresenta

沐兮Krystal·2023-07-29 07:00

【已解决】ERROR:The testing results of the whole dataset is empty

问题描述使用MMdetection复现论文swinTransformer，显示错误：ERROR:Thetestingresultsofthewholedatasetisempty，与此同时，各项评价指标如

SurpassMs·2023-07-29 06:59

2023年的深度学习入门指南(21) - 百川大模型

百川的使用非常简单，按照我们前面学习的Transformer库的标准用法就可以了。首先安装依赖库：pipinstalltransformerspipinstallsen

Jtag特工·2023-07-29 06:10

Tokenize/Wordcut方法汇总

关键词：BPE,WordPiece,Unigram,SentencePiecehttps://arxiv.org/pdf/2004.03720.pdfhttps://huggingface.co/transformers

第一个读书笔记·2023-07-29 04:48

论文阅读《Open-Domain Hierarchical Event Schema Induction by Incremental Prompting and Verification》

论文阅读《Open-DomainHierarchicalEventSchemaInductionbyIncrementalPromptingandVerification》1.Introduction2

常鸿宇·2023-07-29 03:48

LViT：语言与视觉Transformer在医学图像分割

/2206.14718代码链接：GitHub-HUANGLIZI/LViT:Thisrepoistheofficialimplementationof"LViT:LanguagemeetsVisionTransformerinMedicalImageSegmentation

Scabbards_·2023-07-29 02:43

Vision Transformer (ViT)

生成式模型与判别式模型生成式模型，又称概率模型，是指通过学习数据的分布来建立模型P(y|x)，然后利用该模型来生成新的数据。生成式模型的典型代表是朴素贝叶斯模型，该模型通过学习数据的分布来建立概率模型，然后利用该模型来生成新的数据。判别式模型，又称非概率模型，是指通过学习输入和输出之间的映射关系来建立模型y=f(x)，然后利用该模型来预测新的输出。判别式模型的典型代表是支持向量机模型，该模型通过学

-小透明-·2023-07-29 01:49

Transformers GitHub项目星标突破10万！新里程碑！

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—>【Transformer】微信技术交流群转载自：新智元|编辑：桃子【导读】问世6年来，Transformer不仅成为NLP

Amusi（CVer）·2023-07-29 01:38

【图像分类】CNN+Transformer结合系列.2

介绍几篇利用CNN+Transformer实现图像分类的论文：CMT（CVPR2022），MaxViT(ECCV2022)，MaxViT（ECCV2022），MPViT（CVPR2022）。

m0_61899108·2023-07-29 00:52

论文阅读《ICDE2023：Relational Message Passing for Fully Inductive Knowledge Graph Completion》

论文链接工作简介在知识图谱补全(KGC)中，预测涉及新兴实体和/或关系的三元组，这是在学习KG嵌入时看不到的，已成为一个关键挑战。带有消息传递的子图推理是一个很有前途和流行的解决方案。最近的一些方法已经取得了很好的性能，但它们(1)通常只能预测单独涉及未见过的实体的三元组，无法解决更现实的同时具有未见过的实体和未见过的关系的完全归纳情况。(2)经常在未充分利用关系模式的实体上进行消息传递。本文中，

Jiawen9·2023-07-29 00:51

[NLP]Huggingface模型/数据文件下载方法

问题描述作为一名自然语言处理算法人员，huggingface开源的transformers包在日常的使用十分频繁。在使用过程中，每次使用新模型的时候都需要进行下载。

奇思闻影的舒克与贝克·2023-07-28 22:35

ViT-vision transformer

ViT-visiontransformer介绍Transformer最早是在NLP领域提出的，受此启发，Google将其用于图像，并对分类流程作尽量少的修改。

路过的风666·2023-07-28 19:11

CS231N assignment3-transformer,GAN,self-supervised,LSTM

这部分作业内容很大，上传到github费了很多时间，参考的是这篇：如何在GitHub上传大文件（≥100M）|码农家园(codenong.com)但是还是没传成功···所以我直接传到网盘里了链接：https://pan.baidu.com/s/1T8Sc2Owq6OMtDSo5SNKlaA提取码：784w--来自百度网盘超级会员V2的分享然后简单介绍一下作业31.RNN在之前的博客写过了2.tra

鱼鱼9901·2023-07-28 16:09

Talk | 南洋理工大学博士后研究员李祥泰：基于Transformer的视觉分割模型总结、回顾与展望

他与大家分享的主题是:“基于Transformer的视觉分割模型总结、回顾与展望”，系统性地回顾与总结了Transformer模型。

TechBeat人工智能社区·2023-07-28 15:04

Google B4 and After 论文阅读二

目录一、B4的发展与挑战1.扁平拓扑的问题2.层次化拓扑拓扑容量不对称2.1旁路技（sidelink）术2.2层次化TE架构3.高效的交换机规则管理3.1层次化FG匹配3.2高效的流哈希划分二、运维经验与未来展望1.简化网络管理工作2.旁路容量规划3.入口流量均衡管理三、总结这篇文章主要讲的内容是Google在假设好B4后，从2013年以来到2018年5年时间内对B4的升级改造和技术更新，以及在运

bit_100·2023-07-28 14:55

Google B4 论文阅读一

目录一、B4网络介绍1.全局控制层（global）2.局部网络控制层（sitecontrollers）3.物理设备层（switchhardware）二、B4网络的效果三、B4网络的改进和展望说在前面，博客上有很多人已经写了关于B4的文章，所以我也在怀疑要不要再次重复写一遍。昨天听了华为的HDC.Cloud开发者大会学校分会场，回答了问题奖励了一本《鲲鹏处理器架构与编程》，会上华为的技术专家在讲华为

bit_100·2023-07-28 14:25

【学习笔记】行为识别SOTA方法比较

这里写目录标题前言方法1基于CNN的方法Slow-fast：2基于Vision-Transformer的方法VideoTimeSformer:VideoSwinTransformer:3、基于自监督的方法

8倍·2023-07-28 10:33

【已解决】matrix contains invalid numeric entries，记录bug修改

文章目录摘要原因解决办法图像分类网络AlexNetVGGNetGooLeNet系列ResNetDenseNetSwinTransformerMAECoAtNetConvNeXtV1、V2MobileNet

AI浩·2023-07-28 09:42

Retrospectives on the Embodied AI Workshop(嵌入式人工智能研讨会回顾) 论文阅读

论文信息题目：RetrospectivesontheEmbodiedAIWorkshop作者：MattDeitke,DhruvBatra,YonatanBisk来源：arXiv论文地址：https://arxiv.org/pdf/2210.06849Abstract我们的分析重点关注CVPREmbodiedAIWorkshop上提出的13个挑战。这些挑战分为三个主题：(1)visualnaviga

玛卡巴卡_qin·2023-07-28 09:13

对gpt的简单认识

GPT（GenerativePre-trainedTransformer生成式预训练Transformer模型）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI开发。

那个雨季·2023-07-28 06:40

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