transformer论文阅读第63页

transformer理解

李宏毅老师讲解的Transformer，非常简单易懂：https://www.youtube.com/watch?

yyfhq·2023-10-22 14:25

Bert理解总结

BERT是基于微调的多层Transformer编码器，目标是生成语言模型，只需要transformer的encoder部分。

Mark_Aussie·2023-10-22 14:48

BERT 理解

BERT的全称是BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers，即双向Transformer的Encoder。

Carlosi·2023-10-22 14:18

BERT要点理解

首先使用预训练的参数进行初始化，然后根据下游任务的标签数据进行微调，不同的下游任务有不同的微调模型，BERT的一个显著的特点就是在不同的任务之间有统一的架构，并且架构之间的差异非常小模型架构：多层的双向transformerencoder

Unintented·2023-10-22 14:18

BERT论文理解-理论版

目录BERT模型架构输入表征预训练任务代码实现Encoder编码器模块BERT模型架构BERT模型架构是一种多层双向变换器（Transformer）编码器。

jianafeng·2023-10-22 14:47

自然语言处理---Transformer模型

Transformer概述相比LSTM和GRU模型，Transformer模型有两个显著的优势：Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率。

lichunericli·2023-10-22 13:28

【论文阅读】Adaptive Network Formation and Trajectory Optimization for Multi-UAV-Assisted Wireless Data Of

文章目录论文基本信息摘要1.引言2.系统模型A.NetworkFormationandSub-channelAllocation网络形成及子信道分配B.ChannelModels信道模型3.PROBLEMFORMULATION问题定式化4.HEURISTICDECOMPOSITIONANDLEARNING-BASEDSOLUTIONA.AdaptiveNetworkFormationB.Learn

小威W·2023-10-22 13:58

【论文阅读】Bayesian Optimization Enhanced Deep Reinforcement Learning for Trajectory Planning and Network

小威W·2023-10-22 13:57

Transformer学习路线

学习Transformer模型需要一些基本的步骤和资源。简单的学习路线：1.理解基本概念:确保你理解神经网络、深度学习和自然语言处理的基础知识。

jio本小子·2023-10-22 13:55

【论文阅读笔记】A literature survey of MR-based brain tumor segmentation with missing modalities

ZhouT,RuanS,HuH.AliteraturesurveyofMR-basedbraintumorsegmentationwithmissingmodalities[J].ComputerizedMedicalImagingandGraphics,2022:102167.综述对象：2022年3月1日前文章，在训练期间可以使用完整的磁共振模式，而在测试期间可能没有一个或多个模式。摘要：多模态

cskywit·2023-10-22 12:55

自然语言处理---Transformer构建语言模型

语言模型概述以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布，这样的模型称为语言模型。#语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如:src1="Icando"tgt1="candoit"src2="candoit",tgt2="doit"语言模型能解决哪些问题：根据语言模型的定义，可以在它的基础上完成机器翻译，文本生成等任务，因为通过最后

lichunericli·2023-10-22 12:48

论文阅读笔记——Swin Transformer V2

论文标题：SwinTransformerV2:ScalingUpCapacityandResolution摘要：大规模NLP模型已被证明可以显著提高语言任务的性能，而没有饱和的迹象。

沉潜于·2023-10-22 12:38

[2023年综述]将CNN和Transformer优势相结合的混合模型在计算机视觉领域的研究综述

目录摘要关键词1.引言2.CNN简述3.Transformer简述3.1.引言3.2.NLP领域的Transformer3.3.CV领域的VisionTransformer4.结合CNN与Transformer

4miles·2023-10-22 12:06

论文4问O

文章目录ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection（ViTDet）Method提出了简单特征金字塔（SFP）网络Backboneadaptation

怎么全是重名·2023-10-22 12:05

Swin Transformer V2 Scaling Up Capacity and Resolution（CVPR2022）

怎么全是重名·2023-10-22 12:01

17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又一个单词

Transformer编码器编码器在干吗：词向量、图片向量，总而言之，编码器就是让计算机能够更合理地（不确定性的）认识人类世界客观存在的一些东西Transformer解码器解码器会接收编码器生成的词向量

沧海之巅·2023-10-22 10:02

15 Transformer 框架概述

整体框架机器翻译流程（Transformer）通过机器翻译来做解释给一个输入，给出一个输出（输出是输入的翻译的结果）“我是一个学生”--》（通过Transformer）Iamastudent流程1编码器和解码器编码器

沧海之巅·2023-10-22 10:01

Multi-Head Attention和Transformer Decoder（GPT）详解

文章目录一、Transformer的Attention1.Self-Attention2.MaskedSelf-Attention3.Multi-HeadAttention二、TransformerDecoder

liuqiker·2023-10-22 09:34

Transformer时间序列预测-多变量输入-单变量输出+多变量输出，完整代码数据，可直接运行

Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理和计算机视觉任务。

StyVue·2023-10-22 09:03

自然语言处理---Transformer机制详解之GPT模型介绍

1GPT介绍GPT是OpenAI公司提出的一种语言预训练模型.OpenAI在论文>中提出GPT模型.OpenAI后续又在论文>中提出GPT2模型.GPT和GPT2模型结构差别不大,但是GPT2采用了更大的数据集进行训练.OpenAIGPT模型是在GoogleBERT模型之前提出的,与BERT最大的区别在于GPT采用了传统的语言模型方法进行预训练,即使用单词的上文来预测单词,而BERT是采用了双向上

lichunericli·2023-10-22 09:29

论文阅读（42）The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification

续袁·2023-10-22 09:21

自然语言处理---Transformer机制详解之BERT GPT ELMo模型的对比

1BERT、GPT、ELMo的不同点关于特征提取器:ELMo采用两部分双层双向LSTM进行特征提取,然后再进行特征拼接来融合语义信息.GPT和BERT采用Transformer进行特征提取.很多NLP任务表明

lichunericli·2023-10-22 05:20

自然语言处理---Transformer机制详解之GPT2模型介绍

1GPT2的架构从模型架构上看,GPT2并没有特别新颖的架构,它和只带有解码器模块的Transformer很像.所谓语言模型,作用就是根据已有句子的一部分,来预测下一个单词会是什么.现实应用中大家最熟悉的一个语言模型应用

lichunericli·2023-10-22 05:19

notes_NLP

,GRUmodel特点RNNLSTMinput+forget+putput；GRUreset+update；参数比LSTM少，计算效率更高；循环神经网络（RNN/LSTM/GRU）人人都能看懂的GRUtransformer

子诚之·2023-10-22 04:27

Whisper 整体架构图

AttentionBlockTransformer模块，包含一个自注意力，一个交叉注意力（可选）和一个MLP模块。AudioEncoder+TextDecoder音频编码器和文本解码器。

绝不原创的飞龙·2023-10-22 03:39

16 Transformer 的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量

博客配套视频链接:https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0b站直接看配套github链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.ht

沧海之巅·2023-10-22 01:05

15 Transformer 框架概述

博客配套视频链接:https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0b站直接看配套github链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.ht

沧海之巅·2023-10-22 00:30

基于transformers T5相关模型用法

weixin_43870390·2023-10-22 00:18

论文阅读[51]通过深度学习快速识别荧光组分

【论文基本信息】标题：Fastidentificationoffluorescentcomponentsinthree-dimensionalexcitation-emissionmatrixfluorescencespectraviadeeplearning标题译名：通过深度学习快速识别三维激发-发射矩阵荧光光谱中的荧光组分期刊与年份：ChemicalEngineeringJournal2022

holeer·2023-10-21 23:47

爆肝整理了一套目标检测的学习路线！

经过数十年的发展，物体检测方向涌现了诸多经典的方法，可分为传统方法、基于深度学习的方法、Transformer。其中，基于深度学习的方法又可以分为基于锚框的方法以及无需锚框的方法。

Amusi（CVer）·2023-10-21 21:00

（2023|ICML，LLM，标记掩蔽，并行解码）Muse：使用掩蔽生成 Transformer 的文本到图像生成

Muse:Text-To-ImageGenerationviaMaskedGenerativeTransformers公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料

EDPJ·2023-10-21 20:27

读论文---ViT是参数有效的视听学习者-Visio Transfermers are Parameter-Efficient Audio-Visual Learners

名词定义LAVIS(LatentAudio-VISualHybrid)适配器AbstractVisiontransformers(ViTs)haveachievedimpressiveresultsonvariouscomputervisiontasksinthelastseveralyears.Inthiswork

计算机视觉-Archer·2023-10-21 18:52

论文阅读之推荐1-Parameter-Efficient Transfer from Sequential Behaviors for User Modeling and Recommendation

Parameter-EfficientTransferfromSequentialBehaviorsforUserModelingandRecommendation0.0作者简介1.0摘要2.0简介2.1问题解决的思考过程2.1.1预想流程2.1.2待解决的问题2.1.3哪些技术的帮助和支持2.1.4如何实现3.0PeterRec3.0一些定义3.1模型结构3.2预训练阶段3.2.1预训练目标3.

SusanLovesTech·2023-10-21 18:50

[论文阅读72]Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份Parameter-EfficientTransferLearningforNLPNeilHoulsby等GoogleResearch，雅盖隆大学-波兰PMLR2019HoulsbyN,GiurgiuA,JastrzebskiS,etal.Parameter-efficienttransferlearningforNLP[C]//InternationalCo

happyprince·2023-10-21 18:15

TOWARDS A UNIFIED VIEW OF PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING

关于参数有效迁移学习的统一观点摘要1引言2前言2.1Transformer结构综述2.2之前的参数高效调优方法综述3弥合差距-统一的视角3.1仔细观察PrefixTuning3.2统一框架3.3迁移的设计元素

UnknownBody·2023-10-21 18:44

Transformers基本组件（一）快速入门Pipeline、Tokenizer、Model

Transformers基本组件（一）快速入门Pipeline、Tokenizer、ModelHuggingFace出品的Transformers工具包可以说是自然语言处理领域中当下最常用的包之一，实现了大量的主流预训练模型架构

undo_try·2023-10-21 18:55

论文阅读：RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

文章目录1.论文总述2.RAFT结构被传统算法所启发3.RAFT的三个重大创新点4.光流算法需要解决的难点5.传统光流算法简介及缺点6.FastDIS有可能存在的问题7.本文相近work8.Buildingcorrelationvolumes9.Update10.一个新颖的利用卷积层去学习的上采样操作11.模型指标对比12.消融实验参考文献1.论文总述这篇也是基于CNN的光流估计work，ECCV

贾小树·2023-10-21 18:20

论文阅读 | Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration

前言：CVPR2022oral用transformer应用到low-level任务Restormer:EfficientTransformerforHigh-ResolutionImageRestoration

btee·2023-10-21 18:18

论文阅读 | RAFT: Recurrent All-Pairs Field Transforms for Optical Flow

RAFT:RecurrentAll-PairsFieldTransformsforOpticalFlowECCV2020光流任务bestpaper论文地址：【here】代码地址：【here】介绍光流是对两张相邻图像中的逐像素运动的一种估计。目前碰到的一些困难包括：物体的快速运动，遮挡、运动模糊和缺乏纹理信息的一些图案。目前深度学习的方法在维持传统方法达到的性能的情况下，有着更快的推理速度。目前需要

btee·2023-10-21 18:46

论文阅读 - VoterFraud2020: a Multi-modal Dataset of Election Fraud Claims on Twitter

论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.08210目录摘要1Introduction2DataCollection2.1StreamingTwitterData2.2覆盖率分析3DataEnhancement4DataSharingandFormat摘要围绕美国2020年大选，毫无根据的选举舞弊指控广泛传播，导致人们对选举的信任受到损害，最终导致美国国会大厦内的暴力事件。在

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-21 16:42

论文阅读 - Coordinated Behavior on Social Media in 2019 UK General Election

论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.08370目录摘要：IntroductionContributionsRelatedWorkDatasetMethodOverviewSurfacingCoordinationin2019UKGEAnalysisofCoordinatedBehaviors摘要：协调的在线行为是信息和影响力行动的重要组成部分，因为它们可以更有效地传播虚

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-21 16:38

[论文阅读71]SELF-INSTRUCT

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructionsYizhongWang等UniversityofWashington2022.127Citations论文链接：https://arxiv.org/pdf/2212.10560.pdf论文代码：https://github.com/y

happyprince·2023-10-21 15:10

玩转MMDetection-MMDetection中的模型框架文件及参数解读（一）

该文主要介绍完整的MMDetection包含的配置文件中的模型文件--model.py以下代码详细逐行解读了模型文件包含的代码含义及使用一、特征提取网络主干采用如上图所示的SwinTransformer

zuoyou-HPU·2023-10-21 15:33

【论文阅读-人机交互】通过用户参与来缓解人工智能决策中的知识失衡问题

Title:MitigatingknowledgeimbalanceinAI-adviseddecision-makingthroughcollaborativeuserinvolvementFrom:InternationalJournalofHuman-ComputerStudiesLink:https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2022.102977目录1绪论2方法

_春天_·2023-10-21 14:18

【论文阅读-图神经网络】图分类研究综述

图分类研究综述王兆慧,沈华伟,曹婍,程学旗.图分类研究综述.软件学报,2022,33(1):171–192.http://www.jos.org.cn/1000-9825/6323.htm图分类问题：给定一组图,图分类的目标是学习图和对应类别标签的映射关系,并预测未知图的类别标签。Chapter2基于图相似度计算的图分类作者把基于图核的方法和基于图匹配的方法，都归类为基于图相似度的计算。（1）基于

_春天_·2023-10-21 14:17

Transformer知识点

Transformer知识点1.输入部分1.1文本嵌入层1.2位置编码器2.编码部分2.1掩码张量2.2注意力机制2.3多头注意力机制2.4前馈全连接层2.5规范化层2.6子层连接结构2.7编码器层2.8

我是小z呀·2023-10-21 12:50

论文阅读笔记-You Are What You Do: Hunting Stealthy Malware via Data Provenance Analysis

NDSSYouAreWhatYouDo:HuntingStealthyMalwareviaDataProvenanceAnalysis链接：https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2020/02/24167-paper.pdf第一章简介1.文中介绍了现阶段的恶意软件多采用免杀技术来防范安全软件的检测，如进程重命名、文件重命名等，一般的恶意

梦想闹钟·2023-10-21 11:42

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Transformer对文本输入进行tokenizer时，调用的接口batch_encode_plus，过程大致是这样的(参考：tokenizer用法)#这里以bert模型为例，使用上述提到的函数fromtransformersimportBertTokenizertokenizer

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Transformer模型 | 利用最优传输理论来对齐并融合两个或多个Transformer模型

文章介绍利用最优传输理论来对齐并融合两个或多个Transformer模型。作者实现了对Transformer的关键组成部分,如多头自注意力、层归一化和残差连接的对齐和融合。

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