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  • Transformer PPT

    2021-04-22 13:23:00
    介绍了为什么要引入self-attention、self-attention的基本原理、self-attention的矩阵表示、Multi-head self-attention、 Positional Encoding、seq2seq
  • 在以太网设备中,通过PHY接RJ45时,中间都会加一个网络变压器,这个变压器的作用到底是什么呢?从理论上来说,是可以不需要接变压器,直接接到 RJ45上,也是能正常工作的。但是呢,传输距离就很受限制,而且当接到...
    在以太网设备中,通过PHY接RJ45时,中间都会加一个网络变压器,这个变压器的作用到底是什么呢?从理论上来说,是可以不需要接变压器,直接接到 RJ45上,也是能正常工作的。但是呢,传输距离就很受限制,而且当接到不同电平网口时,也会有影响。而且外部对芯片的干扰也很大。当接了网络变压器后,它主要用于信号电平耦合。其一,可以增强信号,使其传输距离更远;其二,使芯片端与外部隔离,抗干扰能力大大增强,而且对芯片增加了很大的保护作用(如雷击);其三,当接到不同电平(如有的PHY芯片是2.5V,有的PHY芯片是3.3V)的网口时,不会对彼此设备造成影响。

    如图是Gigabit Ethernet Transformer Datasheet 内部结构:

    680be25577dbd828853524f8.jpg


    总的来说,网络变压器主要有信号增强、信号杂波抑制和高电压隔离等作用。

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  • transformer模型详解

    2021-02-24 12:33:54
    本文主要讲解了抛弃之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者...总结了两个模型的优缺点并在此基础上提出了基于自注意力机制的翻译模型transformertransformer模型没有使用CNN和RNN的方法和模块,开创性的将注
  • Transformer

    2021-01-06 14:16:54
    为了整合CNN和RNN的优势,[Vaswani et al., 2017] 创新性地使用注意力机制设计了Transformer模型。该模型利用attention机制实现了并行化捕捉序列依赖,并且同时处理序列的每个位置的tokens,上述优势使得...
  • Pytorch实现Transformer

    2019-04-04 18:12:44
    Python实现Transformer,How to code The Transformer in Pytorch ,Samuel Lynn‑Evans。
  • Transformer中到底做了什么

    千次阅读 2019-08-28 15:06:32
    Transformer中到底做了什么Transformer在论文《Attention is All You Need》中被提出,后来应用于BERT,实现了深度文本语义预训练模型。 参考代码如下: tensor2tensor github bert github 简单来说,...

    Transformer中到底做了什么?

    Transformer在论文《Attention is All You Need》中被提出,后来应用于BERT,实现了深度文本语义预训练模型。

    参考代码如下:

    1. tensor2tensor github
    2. bert github

    简单来说,transformer就是利用 self-attention 实现了在某个任务下句子中词与词的关联性。
    下面是根据bert中transformer的代码画的流程图,首先明确一下图中各名称的含义:
    在这里插入图片描述
    图中可以看出,transformer包含两个主要的部分,self-attention部分和intermediate部分,可以通过两个残差连接和LayerNorm层划分开。(其中黄色表示输入,蓝色表示有参数的部分,绿色表示残差连接+LN)
    在这里插入图片描述
    attention就主要是下面这个公式,不熟悉的话可以参考blog:The Illustrated Transformer
    在这里插入图片描述
    self-attention部分包含了一个self-attention层,和一个全连接输出层(dense),其中self-attention层展开如下图所示,其中黄色的部分表示模型的输入,蓝色的部分表示里面有参数,其实就是Q/K/V分别经过一个全连接层,Q和K的结果做向量积,得到attention对齐矩阵,然后使用position或者句子长度之类的生成一个attention-mask,让不希望影响最后结果的部分的softmax值为零,bert代码中attention-mask遮盖部分取值为-10000,最后经过softmax得到attention矩阵,也就是V中每个单词对Q中每个单词如何影响,最后用attention矩阵对V加权平均,得到与Q中每个单词对应的向量表示。
    在这里插入图片描述
    下图为计算好的attention矩阵,在bert中每句话前面会加一个CLS,后面会加SEP,其余使用PAD填充到最大句子长度。其中PAD对应的向量就是要被mask遮盖的部分,可以使用真实句子长度计算,最后得到的与每个单词对应的向量为,attention概率分布与向量V(self-attention中与Q相同)的加权求和。

    在这里插入图片描述

    所以理论上,经过训练CLS对应的向量,是包含了整个句子的语义特征的,所以在bert中可以只用CLS对应的向量作为后续finetune分类器的依据。

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  • #DSSM模型适用于个性化推荐,无新用户冷启动,要求至少一条阅读记录
  • Transformer与seq2seq

    2021-01-06 18:07:55
    Transformer与seq2seq Transformer模型的架构与seq2seq模型相似,Transformer同样基于编码器-解码器架构,其区别主要在于以下三点: Transformer blocks:将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks,该...
  • 为此,我们通过对随机输入(建筑特征和使用情况、天气等)进行采样创建了一个数据集,并获得了模拟输出。 然后我们以时间序列格式转换这些变量,并将其提供给转换器。 时间序列的改编 为了在时间序列上表现良好,...
  • visual transformer

    2021-02-14 14:14:34
    2021年visual transformer综述 现有visual transformer参数和计算量太大vit 需要18BFLOPS 才能在imageNet数据集达到0.78.普通cnn如ghost 只需要哦600m 现有的Visual Transformer参数量和计算量多大,比如ViT[1]...

    2021年visual transformer综述

    现有visual transformer参数和计算量太大vit 需要18BFLOPS 才能在imageNet数据集达到0.78.普通cnn如ghost 只需要哦600m

    现有的Visual Transformer参数量和计算量多大,比如ViT[1]需要18B FLOPs在ImageNet达到78%左右Top1,但是CNN模型如GhostNet[6][7]只需600M FLOPs可以达到79%以上Top1,所以高效Transformer for CV亟需开发以媲美CNN

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  • 意思就是它是代表整个语句的标签,代表该语句是什么含义(褒贬义/正确错误....)而不是仅仅代表一个单词的含义 主要用于以下两种任务: 单文本分类任务:对于文本分类任务,BERT模型在文本前插入一个[CLS]符号,并...
  • 来源:知乎文章仅作学术分享,著作权归属原作者,侵删深海(阿里巴巴算法工程师)回答:Batch Normalization 也是可以的,但为什么不用,我们来分析一下问题。我们回到RNN,R...
  • transformer-源码

    2021-03-17 05:25:03
    transformer
  • Transformer-Tensorflow2 用于分类的Transformer架构 要求:Tensorflow 2.0
  • 图解Transformer

    2021-02-24 12:32:46
    这里,我想一些方便理解的方式来一步一步解释Transformer的训练过程,这样即便你没有很深的深度学习知识你也能大概明白其中的原理。我们先把Transformer想象成一个黑匣子,在机器翻译的领域中,这个黑匣子的功能...
  • 使用XLSTransformer生成XLS报表的jar包: jxls-core-0.9.7.jar jxls-reader-0.9.7.jar poi-3.6.jar commons-jexl-1.1.jar commons-digester-2.0.jar commons-beanutil-core-1.8.3.jar commons-collection.jar
  • 以通俗的语言讲解Transformer的整体流程和思想,让你了解Transformer的来龙去脉。 资料:
  • Transformer最新综述

    2021-06-10 12:49:44
    Transformer 在自然语言处理...到目前为止,已经各种各样的 Transformer 变体(又名 X-former)被提出,但是,关于这些 Transformer 变体的系统而全面的文献综述仍然缺失。这篇综述对各种 X-former 进行了全面介绍。
  • Transformer什么位置信息?想summary一下,小白一枚。 首先,个人感觉LSTM有点像串行结构,其最明显的特点是按单词顺序一个一个进行编码的,比如我在人民广场吃炸鸡: input:[w1,w2,w3,w4,w5…w9] 但是在进行...
  • 加权transformer

    2018-11-15 15:51:59
    机器翻译论文 WEIGHTED TRANSFORMER NETWORKFOR MACHINE TRANSLATION
  • $ pip install point-transformer-pytorch 用法 import torch from point_transformer_pytorch import PointTransformerLayer attn = PointTransformerLayer ( dim = 128 , pos_mlp_hidden_dim = 64 , attn_mlp_...
  • 自然语言处理(NLP)中神经网络模型的标准归一化方法是层归一化(LN)。...LN在NLP中的优先使用主要是由于经验观察,使用BN会导致NLP任务的性能显著下降;然而,对其根本原因的透彻理解并不总是显而易见的。
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  • 本模型使用了的训练目标,同时使用能够更好地处理长序列建模的替代了GPT中的Transformer。模型的结构与GPT-3 2.7B(32层,隐示尺寸2560 ,,每层32个关注头)的基本相同,因为Transformer-XL的结构尺寸,模型参数...
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  • 第一个是手工进行的特征提取和分类,第二个使用深度神经网络。 在我们的论文中,我们还提出了用于年龄估计的视觉转换器。 它是最早提出用于面部任务的视觉转换器之一,因此没有预训练的模型。 但是,我们仍然设法在...

空空如也

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