bert-vits生化危机bert vits
生化危机4 基础知识问答(ps2)
生化危机4 基础知识问答(ps2) Ｑ１ 我如何区分我买的是欧版还是美版 Ａ１ 欧版进入游戏前有选择语言和制式，美版则是直接进入游戏 Ｑ２ 这游戏有自动瞄准吗？怎么和以前的生化不一样了？ Ａ２ 这次改革了，没自动瞄准了 Ｑ３ 我的储物箱去哪了，是不是右边那个？ Ａ３ 这次取消了储物箱的设定，取而代之 ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
为啥国内程序员会有“35危机”？
1 我的高价位同事 我有个互联网前同事快40了，之前35k，裁员后找了很久工作。最后18k入职一家公司继续干。只要降低预期就行了。8k不行就4k，4k不行就1k。那样了是不是还不如开滴滴、送外卖、做物流。那样多数人会选择开滴滴去单的。熬吧，人口今年开始负增长了。卷王，工贼，润的润，卷的卷，都是个人选 ......
栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)
诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个？没错，是Bert-vits2，没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型，基本上解决了VITS的语气韵律问题，在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。 BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训 ......
博客园《弹尽粮绝，会员救园：会员上线，命悬一线》的危机与机遇|！
如果不是太贪念，那就是典型的抱着金饭碗饿死！！ 都要饿死了，抄CSDN作业，难道不会吗？ 各路作者上传的资料是什么？是宝贵的学习和生产资料啊！ 1）网页两侧广告先搞起来，只要不影响内容阅读，对外出售广告位！ 2）没注册、没登录，每次都弹出提性！ 3）会员制搞起：月卡、季卡、年卡、多年卡、超级VIP卡 ......
【动画进阶】神奇的背景，生化危机4日食 Loading 动画还原
最近，在 Steam 玩一款老游戏（生化危机 4 重置版），其中，每当游戏转场的过程中，都有这么一个有趣的 Loading 动画： 整个效果有点类似于日食效果，中间一圈黑色，向外散发着太阳般的光芒。 本文，我们将尝试使用 CSS，还原这个效果。 整个效果做出来，类似于如下两个动画效果这样： 实现主体 ......
8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP
8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP Contemporary state-of-the-art NLP models are difficult to be ut ......
A Visual Guide to Using BERT for the First Time
https://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ A Visual Guide to Using BERT for the First Time Translations: Chinese, Kor ......
程序员能纯靠技术渡过中年危机吗？
作者：3R教室-pincman链接：https://www.zhihu.com/question/264237428/answer/2860296073来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ⚡ 请看完这个哈：此贴只作分享并为同是码农的你提供些思路，同时打点广 ......
手动实现BERT
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下 ......
预训练Bert模型输出类型为str问题解决
input_ids=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') attention_mask=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') token_type_ids=keras.laye ......
【学习笔记】BERT
BERT问答 BERT分为哪两种任务，各自的作用是什么； 在计算MLM预训练任务的损失函数的时候，参与计算的Tokens有哪些？是全部的15%的词汇还是15%词汇中真正被Mask的那些tokens？ 在实现损失函数的时候，怎么确保没有被 Mask 的函数不参与到损失计算中去； BERT的三个Embe ......
三步实现BERT模型迁移部署到昇腾
本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》，作者：AI印象。 镜像构建 1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像) From xxx 2. 安装mindspore 2.1.0，假定whl包和tar包已经下载到本地，下载地址：https://www.mindspore.cn ......
马毅教授新作：白盒ViT成功实现分割涌现，经验深度学习时代即将结束？
前言 CRATE 模型完全由理论指导设计，仅用自监督学习即可实现分割语义涌现。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈 ......
大型语言模型：SBERT — 句子BERT
了解 siamese BERT 网络如何准确地将句子转换为嵌入 简介 Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步，这已不是什么秘密。基于 Transformer，还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT，它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系 ......
大模型与KG（二）——Transformer/Bert/GPT用于图学习
目录句法图学习《Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》《Heterogeneous Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning》同质图学习《Do Transformers Really ......
CVPR 2023 | TinyMIM：微软亚洲研究院用知识蒸馏改进小型ViT
前言 本文提出了 TinyMIM，它是第一个成功地使小模型受益于 MIM 预训练的模型。 本文转载自机器之心 作者：微软亚洲研究院 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全 ......
Bert解读
BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers（可翻译为：基于transformer的双向编码器）。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1. ......
基于bert-base-chinese训练bert模型（最后附上整体代码）
目录： 一、bert-base-chinese模型下载 二、数据集的介绍 三、完成类的代码 四、写训练方法 五、总源码及源码参考出处 一、bert-base-chinese模型下载 对于已经预训练好的模型bert-base-chinese的下载可以去Hugging face下载，网址是：Huggin ......
ViT和MAE模型结合初探
# 介绍 transfomer在NLP领域的应用已经非常广泛，但是在CV领域的应用还比较少，主要是因为CV领域的数据是二维的，而transfomer是基于序列的，因此需要将二维数据转换成序列数据，这就是ViT的由来。ViT是将图像分割成一个个patch，然后将patch展开成序列，再输入到trans ......
VIT
1. 为什么有patch0，需要一个整合信息的向量，如果只有原始输出的9个向量，用哪个向量来分类都不好。 全用计算量又很大所以加一个可学习的vector，也就是patch 0来整合信息。分类需要，分割和检测不是 2. 位置编码 图像切分重排后失去了位置信息并且Transformer的内部运算是空间信 ......
bert，Bidirectional Encoder Representation from Transformers
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上 ......
bert参数
bert结构：BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters，词典大小：30522 embeding层： token embeding:30522*768，获取每个token的初始编码 position embe ......
bert向量服务部署
● 一、bert-as-service ● step1: 编译docker镜像需要的文件 ● step2: 编译镜像 ● step3: 启动容器服务命令 ● step4: 导出bert-as-service镜像分发部署 ● 参考 ● 二、torchServe部署bert-as-service ● 环 ......
基于BERT进行文本分类
参考： https://www.cnblogs.com/hcxss/p/15894028.html https://www.jianshu.com/p/8e9cb065a0c8 https://www.zhihu.com/question/484014824/answer/2351817012?ut ......
BERT模型的历史
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是自然语言处理领域的一个重要里程碑。以下是BERT的发展历史概述： 1. **背景**： - 在BERT之前，研究者们已经开始认识到预训练模型在多种任务中的潜力。例如，UlmFi ......
Bert神
## 在Hugging Face提供的transformers库中，BERT模型相关的类有很多，以下是一些常用的BERT模型类： 1. BertModel: BERT模型的基本类，用于获取BERT模型的隐藏状态。 2. BertForPreTraining: 用于预训练任务，包括Masked Lan ......
NLP文本匹配任务Text Matching 有监督训练：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践
NLP文本匹配任务Text Matching 有监督训练：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践 ......