transformer论文阅读

Anaconda虚拟环境pip安装国内镜像

pipinstalltransformers==4.7.0-ihttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/--trusted-hostmirrors.aliyun.com
失眠的树亚·2023-10-14 03:11

时间序列预测包含深度学习机器学习

目录介绍时间序列分析基本概念核心概念时间序列预处理特征工程在时间序列预测中的应用常见的时间序列预测方法预测方法的分类概念单变量预测移动平均模型指数平滑简单指数平滑二指数平滑三指数平滑Xgboost模型ARIMA模型随机森林多变量预测VAR模型LSTM模型GARCH模型Prophet模型GRU模型Transformer
Snu77·2023-10-14 02:47

在torch.hub加载bert-base-chinese模型的时候出错rate limit exceeded

github.com/pytorch/vision/issues/4156一、问题1：ratelimitexceeded问题的产生代码model=torch.hub.load('huggingface/pytorch-transformers
你的橙子·2023-10-14 00:51

学习笔记（attention-transformer）

词向量学习文本的表示方式主要分为：one-hot表达方式与分布式表达方式one-hot表达方式存在两个明显的缺陷：无法表示语义的相似度sparsity（形成的矩阵非常稀疏）100维的one-hot最后可以表示100个单词，但是分布式表示方法下若每个位置采用实数表示可以表示无穷的词，若限制为0/1表示，可以表示为2^100词向量训练输入：string（文章句子拼接在一起eg：10^9的单词）经典模型
小孙同学1997·2023-10-13 21:39

Pytorch之MobileViT图像分类

文章目录前言一、Transformer存在的问题二、MobileViT1.MobileViT网络结构VisionTransformer结构MobileViT结构2.MV2(MobileNetv2block
风间琉璃•·2023-10-13 14:51

多标签分类论文笔记 | ML-Decoder: Scalable and Versatile Classification Head

2111.12933.pdfCode:https://github.com/Alibaba-MIIL/ML_Decoder文章目录0.摘要1.介绍2.方法2.1Baseline分类头2.2回顾-AttentionandTransformer-Decoder
Thomas_Cai·2023-10-13 13:33

好用且免费的ChatGPT工具

在线地址ChatGPT工具点我使用当提到免费的ChatGPT工具时，我想给你推荐两个很棒的选择：OpenAIPlayground和HuggingFace’sTransformers。
一个小浪吴啊·2023-10-13 13:17

基于MindSpore的ChatGLM微调

HuggingFace模型克隆chatglm-6b代码仓，下载分布式的模型文件gitlfsinstallgitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b准备环境安装Transformerpipinstalltransformers
JeffDingAI·2023-10-13 13:46

transformer-知识点综合

blob/master/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86/Transformer
张知道q·2023-10-13 12:52

BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了 原版 可视化机器学习 可视化神经网络 可视化深度学习...

https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/TheIllustratedTransformerDiscussions:HackerNews(65points
weixin_30401605·2023-10-13 09:36

优于 ViT 和 MLP-Mixer 的全局滤波器：Global Filter Networks for Image Classification [NeurIPS 2021]

project][github]目录GlobalFilterNetworksforImageClassificationAbstract1Introduction2Relatedworks2.1Visiontransformers2.2MLP-likemodels2.3ApplicationsofFou
Phoenixtree_DongZhao·2023-10-13 09:05

开放目标检测Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 论文阅读笔记

开放目标检测GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection论文阅读笔记一、Abstract二、引言三
乄洛尘·2023-10-13 09:34

BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了 原版 可视化机器学习 可视化神经网络 可视化深度学习...20201107

20211016调节因子20211004【NLP】Transformer模型原理详解-知乎论文所用20210703GPT模型与Transformer进行对比_znevegiveup1的博客-CSDN博客
weixin_ry5219775·2023-10-13 09:02

The Illustrated Transformer 可视化理解

本文转载自http://jalammar.github.io/，一个机器学习可视化，解释的博客，有很多有价值的文章Inthepreviouspost,welookedatAttention–aubiquitousmethodinmoderndeeplearningmodels.Attentionisaconceptthathelpedimprovetheperformanceofneuralmac
张博208·2023-10-13 09:30

Transformer 系列 Interpret Vision Transformers as ConvNets with Dynamic Convolutions 论文阅读笔记

Transformer系列InterpretVisionTransformersasConvNetswithDynamicConvolutions论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作VisionTransformers
乄洛尘·2023-10-13 09:58

VIT、CILP、Swin Transformer、MAE模型论文阅读笔记

本博客针对视觉Transformer方面的工作，对当前热点研究做一下总结。主要是VIT、SwinTransformer、MAE、CILP这四篇。有一句话说的很有道理，因此放在这篇博客最前面。
ASS-ASH·2023-10-13 08:21

论文阅读》用语义解耦改进共情对话生成 2022 IJCKG

《论文阅读》用语义解耦改进共情对话生成前言简介相关知识对抗学习模型架构SemanticsDecouplerEmpatheticGenerator损失函数前言论文阅读不迷路！
365JHWZGo·2023-10-13 04:57

Burstormer论文阅读笔记

这是CVPR2023的一篇连拍图像修复和增强的论文，一作是阿联酋的默罕默德本扎耶得人工智能大学，二作是旷视科技。这些作者和CVPR2022的一篇BIPNet，同样是做连拍图像修复和增强的，是同一批。也就是说同一个方向，22年中了一篇CVPR，改进了下模型，23年又中了一篇CVPR连拍图像的多帧是不对齐的，为了实现帧间信息交流、帧对齐和帧修复/增强，本文提出了一个连拍图像超分、去噪、暗光增强模型网络
ssf-yasuo·2023-10-13 01:15

Learning Sample Relationship for Exposure Correction 论文阅读笔记

这是中科大发表在CVPR2023的一篇论文，提出了一个module和一个损失项，能够提高现有exposurecorrection网络的性能。这已经是最近第三次看到这种论文了，前两篇分别是CVPR2022的ENC（和这篇文章是同一个一作作者）和CVPR2023的SKF，都是类似即插即用地提出一些模块来提高现有方法的性能，实验结果都是以方法A+XX比方法A性能提高，方法B+xx比方法B性能提高的方式展
ssf-yasuo·2023-10-13 01:15

Exposure Normalization and Compensation for Multiple-Exposure Correction 论文阅读笔记

这是CVPR2022的一篇曝光校正的文章，是中科大的。一作作者按同样的思路（现有方法加一个自己设计的即插即用模块以提高性能的思路）在CVPR2023也发了一篇文章，名字是LearningSampleRelationshipforExposureCorrection。文章的动机是，多曝光图像中，过曝和欠曝的图片的调整方向是相反的，给训练带来了问题（和CVPR2023那篇的动机是一致的）。同时，网络优
ssf-yasuo·2023-10-13 01:10

论文阅读“FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence”

Sohn,Kihyuk,etal."Fixmatch:Simplifyingsemi-supervisedlearningwithconsistencyandconfidence."Advancesinneuralinformationprocessingsystems33(2020):596-608.论文地址Pytorch实现版本摘要导读半监督学习（Semi-supervisedlearning
掉了西红柿皮_Kee·2023-10-13 00:18

系列论文阅读——Policy Gradient Algorithms and so on(3)

从DPG到D4PG前文提到的AC算法，策略函数表示的是，在当前状态下，动作空间的概率分布，然后通过采样选择动作，即策略是随机不确定的。那可否在连续动作空间内像DQN一样采取确定性策略呢？答案是可以的，我们将策略公式化为：，在当前策略下的状态概率分布服从密度函数为。以critic为Q函数为例，此时的动作是确定的，因此不需要再针对做期望，可以直接用估计累计回报，目标函数为：根据链式法则求出它的梯度是：
想学会飞行的阿番·2023-10-13 00:13

论文阅读之【Is GPT-4 a Good Data Analyst?（GPT-4是否是一位好的数据分析师）】

文章目录论文阅读之【IsGPT-4aGoodDataAnalyst?
SQLplusDB·2023-10-12 22:43

论文阅读/写作扫盲

第一节：期刊科普JCR分区和中科院分区是用于对期刊进行分类和评估的两种常见方法。它们的存在是为了帮助学术界和研究人员更好地了解期刊的学术质量、影响力和地位。JCR分区（JournalCitationReports）：JCR分区是由ClarivateAnalytics（前身为汤森路透）发布的一个期刊评价工具，旨在提供期刊的引用数据和指标。JCR分区将期刊按照其影响因子（ImpactFactor）进行
Stupid小池·2023-10-12 21:30

AttributeError: ‘ColumnTransformer‘ object has no attribute ‘_name_to_fitted_passthrough‘

使用模型报错#预测数据p1=model_best.predict(new_train)报错信息D:\ProgramFiles(x86)\anaconda\envs\ag\lib\site-packages\sklearn\base.py:318:UserWarning:TryingtounpickleestimatorExtraTreeRegressorfromversion1.0.2whenus
the_beginner·2023-10-12 20:39

（2022|NIPS，CogLM，分层，LoPAR，icetk）CogView2：通过分层 Transformer 更快更好地文本到图像生成

CogView2:FasterandBetterText-to-ImageGenerationviaHierarchicalTransformers公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群
EDPJ·2023-10-12 19:11

自监督对比学习框架SimCLR原理

SimCLRSimCLR算法基本原理数据增强与正负样本匹配编码器损失函数对比学习全过程四、有监督的图像下游任务迁移替换下游任务网络层有监督训练五、实验无监督训练有监督训练六、结论一、前言人工智能发展近况2023年，由于transformer
G.E.N.·2023-10-12 16:12

DETR-端到端的目标检测框架

论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/detrDETR第一个将Transformer成功整合为检测
小仙女呀灬·2023-10-12 16:07

目标检测新思路：DETR

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它能够从序列中提取重要信息，已被广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。
G.E.N.·2023-10-12 16:00

Transformer预测 | Pytorch实现基于Transformer的锂电池寿命预测（NASA数据集）

文章目录效果一览文章概述模型描述程序设计参考资料效果一览文章概述Pytorch实现基于Transformer的锂电池寿命预测，环境为pytorch1.8.0，pandas0.24.2随着充放电次数的增加
算法如诗·2023-10-12 15:44

Transformer预测 | Pytorch实现基于mmTransformer多模态运动预测（堆叠Transformer）

文章目录文章概述程序设计参考资料文章概述Transformer预测|Pytorch实现基于mmTransformer多模态运动预测（堆叠Transformer）程序设计Initializevirtualenvironment
算法如诗·2023-10-12 15:44

论文阅读-The fast continuous wavelet transformation (fCWT) for real-time, high-quality, noise-resistance

论文阅读-ThefastcontinuouswavelettransformationfCWTforreal-time,high-quality,noise-resistance1.摘要2.节选引文部分
cnjs1994·2023-10-12 14:21

VIT(Vision Transformer)学习（二）- 基础代码学习

理解都加在注释里了所有代码一、主体实现代码#生成一个类v=ViT(image_size=224,#输入图像大小，宽和高patch_size=16,#每个块的大小，宽和高num_classes=1000,#拉平序列映射的向量长度dim=1024,#维度depth=6,#N，encoder*Nheads=16,#多头注意力机制分为多少个头，打到多少个子空间上mlp_dim=2048,#MLP:前馈神经
fenghx258·2023-10-12 13:12

Pytorvh之Vision Transformer图像分类

文章目录前言一、Transformer1.Transformer概览2.Self-Attention3.Multi-headAttention4.Position-wiseFeed-ForwardNetworks
风间琉璃•·2023-10-12 08:02

论文阅读：NetBrick: a high-performance, low-power hardware platform for wireless and hybrid sensor ne...

摘要：最近，基于无线传感器网络（WSN）的部署的数量和复杂性的增加，证明了传统硬件平台的局限性在于，这些硬件平台只能在有限的时间内在受控环境（实验室）中工作。对高性能，低功耗，灵活且可扩展的硬件平台的需求，使其能够在现实世界（可能是恶劣的环境）中工作，这促使我们设计和开发NetBrick平台。拟议平台的新颖性和相较于其他现有的硬件平台的优势位于：板级的灵活性（组成板的每个模块均可通过软件启用/禁用
阿明DunDunDun·2023-10-12 08:15

PyTorch深度学习（26）网络结构Swin-Transformer

SwinTransformer：HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsICCV2021论文地址：0源码地址：https://gitbub.com
JYliangliang·2023-10-12 08:01

Pytorch之SwinTransformer图像分类

文章目录前言一、SwinTransformer1.SwinTransformer概览2.PatchPartition3.PatchMerging4.W-MSA5.SW-MSA(滑动窗口多头注意力机制)6
风间琉璃•·2023-10-12 08:59

Transformer模型 | 基于Spatial-Temporal Transformer的城市交通流预测

在这篇文章中，作者提出了一种新的时空Transformer网络（STTNs）模型，该模型联合利用了动态有向的空间依赖性和长时依赖性来提高长时交通流预测的准确性。
算法如诗·2023-10-12 07:33

[深度学习论文笔记]Hybrid Window Attention Based Transformer Architecture for Brain Tumor Segmentation

HybridWindowAttentionBasedTransformerArchitectureforBrainTumorSegmentation基于混合窗口注意力的Transformer结构脑肿瘤分割
SerendipityQYK·2023-10-12 06:25

EfficientFormerV2: Transformer家族中的MobileNet

目录IntroductionFrameworkTokenMixersvs.FeedForwardNetworkSearchSpaceRefinementMHSAImprovementsAttentiononHigherResolutionAttentionDownsamplingSuper-Network-SearchConclusion欢迎关注『CVHub』官方微信公众号！Title:Rethi
CVHub·2023-10-12 06:15

CSwin Transformer 学习笔记

Cswin提出了上图中使用交叉形状局部attention，为了解决VIT模型中局部自注意力感受野进一步增长受限的问题，同时提出了局部增强位置编码模块，超越了Swin等模型，在多个任务上效果SOTA（当时的SOTA，已经被SGFormer超越，感兴趣的可以看看SGFormer）。论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.00652代码地址：https://github.com/
athrunsunny·2023-10-12 06:43

【论文阅读】EasyEdit：Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities （三）

【论文阅读】EasyEdit：EditingLargeLanguageModels:Problems,Methods,andOpportunities文章目录【论文阅读】EasyEdit：EditingLargeLanguageModels
笃℃·2023-10-12 06:10

【论文阅读】EasyEdit：Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities （一）

【论文阅读】EasyEdit：EditingLargeLanguageModels:Problems,Methods,andOpportunities文章目录【论文阅读】EasyEdit：EditingLargeLanguageModels
笃℃·2023-10-12 06:40

【论文阅读】EasyEdit：Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities （二）

【论文阅读】EasyEdit：EditingLargeLanguageModels:Problems,Methods,andOpportunities文章目录【论文阅读】EasyEdit：EditingLargeLanguageModels
笃℃·2023-10-12 06:40

java object转list_java实现List

[需要将Query对象setResultTransformer：Listlist=session.createSQLQuery(sql).setResultTransformer(Transformers.ALIAS_TO_ENTITY_MAP
weixin_39598954·2023-10-12 05:43

论文阅读：Protecting Intellectual Property of Deep Neural Networks with Watermarking

文章目录1.Abstract2.Introduction3.受威胁模型4.水印嵌入4.1DNN水印的生成4.2DNN水印的嵌入4.3所有权验证5.实验5.1副作用目标5.2鲁棒性6.总结1.Abstract建立一个生产级别的深度神经网络并不是一件简单的事情，它通常需要大量的训练数据和强大的计算资源，因此保护深度神经网络模型的版权非常重要。本文设计了三种适用于DNN的水印生成算法，提出了一种将水印植
西瓜MH·2023-10-12 02:14

论文阅读 Self-Mimic Learning for Small-scale Pedestrian Detection

Self-MimicLearningforSmall-scalePedestrianDetectionABSTRACT检测小尺度行人是行人检测中最具挑战性的问题之一。由于缺乏视觉细节，小尺度行人的representations往往难以与背景杂乱物区分开。本文深入分析了小尺度行人检测问题，揭示了小尺度行人representations较弱是分类器漏检的主要原因。为解决这一问题，我们提出了一种新颖的自
Re-赟·2023-10-12 01:20

论文阅读 Extended Feature Pyramid Network for Small Object Detection

ExtendedFeaturePyramidNetworkforSmallObjectDetectionAbstract小目标检测仍然是一个未解决的挑战，因为仅凭几个像素很难提取小目标的信息。虽然特征金字塔网络中的scale-levelcorrespondingdetection减轻了这个问题，但我们发现不同尺度的特征耦合仍然损害了小目标的性能。在本文中，我们提出了一种扩展特征金字塔网络（EFPN
Re-赟·2023-10-12 01:20

Transformer模型 | Python实现基于LSTM与Transfomer的股票预测模型（pytorch）

文章目录效果一览文章概述LSTM模型原理时间序列模型从RNN到LSTMLSTM预测股票模型实现结语程序设计参考资料效果一览文章概述基于LSTM与Transfomer的股票预测模型股票行情是引导交易市场变化的一大重要因素，若能够掌握股票行情的走势，则对于个人和企业的投资都有巨大的帮助。然而，股票走势会受到多方因素的影响，因此难以从影响因素入手定量地进行衡量。但如今，借助于机器学习，可以通
算法如诗·2023-10-12 00:36

【论文阅读】面向抽取和理解基于Transformer的自动作文评分模型的隐式评价标准（实验结果部分）

方法结果在这一部分，我们展示对于每个模型比较的聚合的统计分析当涉及到计算特征和独立的特征组（表格1），抽取功能组和对齐重要功能组（表格2），并且最后，我们提供从模型比较（LANGUAGE模型v.s.MAINIDEA模型）中获取的样例。由于长度限制，我们只展示了这个比较的细节样例。相似的图片和相关性分析展示在Github上。1.独立特征组因为每个训练好的模型都从他们的训练集合中留出一个不同集合的主题
沐兮Krystal·2023-10-12 00:23
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