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Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1

## 注意力 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/abe43c5ca40948dfb3c195c4330b7ffa.jpeg#pic_center) ## FFN ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9f57 ......
简图 架构 源码 模型 Pytorch

论文解读（AAD）《Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Knowledge distillation for BERT unsupervised domain adaptation论文作者：Minho Ryu、Geonseok Lee、Kichun Lee论文来 ......
distillation unsupervised adaptation Knowledge domain

可与ViT一较高下，DeepMind从稀疏转向Soft混合专家模型

前言 对于谷歌 DeepMind 的 Soft MoE，有人表示：「即使它不是万能药，仍可以算得上一个突破」。 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。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全 ......
高下 DeepMind 模型 专家 Soft

养鸡场损失背后，是通讯故障还是数据大危机

近日，一场特殊的案件完成了判决，由于设备发生通信故障导致风机停止工作，进而导致1466只养殖的蛋鸡死亡，造成了巨额财产损失。最终，提供物联网终端设备的神桥公司被判处承担农场的70%的赔偿责任。 虽然被答辩人未公开表示是否会继续上诉，但该判决结果在二审法院中并未获得支持，但这起案件对产品质量问题及数据 ......
养鸡场 故障 损失 背后 危机

挪威网络安全大危机？数据备份刻不容缓

挪威国家安全局近期确认，黑客利用Ivanti Endpoint Manager Mobile（EPMM）解决方案中的零日漏洞对多个软件平台进行攻击，访问并窃取了受感染系统中的敏感数据，导致出现数据泄露问题。 此次零日漏洞（CVE-2023-35078）是一个身份验证绕过漏洞，会影响Ivanti En ......
数据备份 刻不容缓 备份 网络安全 危机

论文解读（BERT-DAAT）《Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis》

论文信息 论文标题：Adversarial and Domain-Aware BERT for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：论文来源：2020 ACL论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 介绍 2 问题定义 在跨域 ......
Domain BERT Cross-Domain Domain-Aware Adversarial

bert语言模型

一、bert语言模型介绍 BERT语言模型是自然语言处理领域最近的一项重大成果。它的主要特点是双向编码器和变压器。BERT使用Transformer模型进行训练，它是一种自注意力机制，因此可以对输入句子中的所有单词进行编码，而不仅仅是像传统的RNN模型一样只考虑前面的单词。这种模型的特点使得BERT ......
模型 语言 bert

使用Cleanlab、PCA和Procrustes可视化ViT微调

与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。 下面是使用动画演示了在微调过程中嵌入的变化。这是通过对嵌入执行主成分分析(PCA)来实现的。这些嵌入是从处于不同微调阶段的模型及其相应的检查点 ......
Procrustes Cleanlab PCA ViT

爆火论文“14行代码打败BERT”出现反转！改掉bug性能秒变最差

前言 50年前的kNN算法，只用14行代码在文本分类上超越风头正盛的Transformer，包括BERT 本文转载自量子位 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 ......
性能 代码 论文 BERT bug

SAM(segment-anything)vit_h版本网络结构

Sam( (image_encoder): ImageEncoderViT( (patch_embed): PatchEmbed( (proj): Conv2d(3, 1280, kernel_size=(16, 16), stride=(16, 16)) ) (blocks): ModuleLis ......
segment-anything anything segment 版本 结构

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

# 大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 # 1.大语言模型的预训练 ## 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法 ......
模型 原理 语言 神经网络 Transformer

一篇一个CV模型，第(2)篇：ViT

参考资料： AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE [论文链接] [论文源代码] [写的比较好的Pytorch ViT Tutorial] 1. 研究动机（Motivation） 作者成文时 ......
模型 ViT

领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统

# 领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统 本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个功能并构建了医生服务指标评价体系。疾病自诊主要通过利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别， 建立医学知识图谱， 从而实现基于患者问诊文 ......
图谱 知识 系统 医学知识 知识问答

BERT网络模型改进优化分析

BERT网络模型改进优化分析 BERT模型的优化改进方法！ BERT基础 BERT是由Google AI于2018年10月提出的一种基于深度学习的语言表示模型。BERT 发布时，在11种不同的NLP测试任务中取得最佳效果，NLP领域近期重要的研究成果。 BERT基础 BERT主要的模型结构是Tran ......
模型 网络 BERT

我用numpy实现了VIT，手写vision transformer, 可在树莓派上运行，在hugging face上训练模型保存参数成numpy格式，纯numpy实现

先复制一点知乎上的内容 按照上面的流程图，一个ViT block可以分为以下几个步骤 (1) patch embedding：例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch，patch大小为16x16，则每张图像会生成224x224/16x16=196个patch，即输入序列长度为 ......
numpy 树莓 transformer 可在 模型

基于MRPC的BERT模型实战

[TOC] > 本项目根据MRPC数据集，首先对数据进行处理(包括对每句话进行分词操作和编码操作)，然后创建BERT模型，接着根据Transformer结构（包括self-attention机制，attention_mask等），最终是二分类任务：判断两句话是否相连（这两句话是否可判断为同一句话）， ......
实战 模型 MRPC BERT

NLP | Transformers回顾 ：从BERT到GPT4

人工智能已成为近年来最受关注的话题之一，由于神经网络的发展，曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成，人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理 ......
Transformers BERT GPT4 NLP GPT

Could not fetch URL https://pypi.org/simple/keras-bert/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='pypi.org', port=443):

pip下载包的时候报错 Could not fetch URL https://pypi.org/simple/keras-bert/: There was a problem confirming the ssl certificate: HTTPSConnectionPool(host='pyp ......
HTTPSConnectionPool pypi certificate confirming keras-bert

Vision Transformer(VIT)

VIT主要用于分类任务 一、VIT，即纯transformer模型 图1 VIT 架构 VIT模型的架构如图1所示。主要分为三个步骤： 1. 首先将输入的图片分成patches（如16*16的patch），然后将每个patch输入到Embedding层（即Linear Projection of F ......
Transformer Vision VIT

使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行

之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随便在hugging face上找的一个新闻评论的模型，7分类 看这些模型参数，这并不重要，模型占硬盘空间都要40 ......
模型 numpy 树莓 可在 参数

Bertviz: 在Transformer模型中可视化注意力的工具（BERT，GPT-2，Albert，XLNet，RoBERTa，CTRL，etc.)

BertViz BertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具，支持transformers库中的所有模型（BERT，GPT-2，XLNet，RoBERTa，XLM，CTRL等）。它扩展了Llion Jones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的tr ......
Transformer 注意力 模型 Bertviz RoBERTa

最强NLP模型BERT可视化学习

2023年06月26日是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的转折点，一系列深度学习模型在智能问答及情感分类等NLP任务中均取得了最先进的成果。近期，谷歌提出了BERT模型，在各种任务上表现卓越，有人称其为“一个解决所有问题的模型”。 BERT模型的核 ......
模型 BERT NLP

Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图

注意力层： ``` 输入 -> LLQ -> @ -> /√ES -> softmax -> @ -> LLO -> Dropout -> 输出 | ↑ ↑ + > LLK + | | | + > LLV + ``` FFN 层： ``` 输入 -> LL1 -> GELU -> Dropout - ......
简图 架构 源码 模型 Pytorch

Bert Pytorch 源码分析：四、编解码器

```py # Bert 编码器模块 # 由一个嵌入层和 NL 个 TF 层组成 class BERT(nn.Module): """ BERT model : Bidirectional Encoder Representations from Transformers. """ def __in ......
解码器 源码 Pytorch Bert

Bert Pytorch 源码分析：三、Transformer块

```py # PFF 层，基本相当于两个全连接 # 每个 TF 块中位于注意力层之后 class PositionwiseFeedForward(nn.Module): "Implements FFN equation." def __init__(self, d_model, d_ff, dro ......
Transformer 源码 Pytorch Bert

Bert Pytorch 源码分析：二、注意力层

```py # 注意力机制的具体模块 # 兼容单头和多头 class Attention(nn.Module): """ Compute 'Scaled Dot Product Attention """ # QKV 尺寸都是 BS * ML * ES # （或者多头情况下是 BS * HC * M ......
注意力 源码 Pytorch Bert

Bert PyTorch 源码分析：一、嵌入层

```py # 标记嵌入就是最普通的嵌入层 # 接受单词ID输出单词向量 # 直接转发给了`nn.Embedding` class TokenEmbedding(nn.Embedding): def __init__(self, vocab_size, embed_size=512): super( ......
源码 PyTorch Bert

R数据分析：解决科研中的“可重复危机”，理解Rmarkdown

不知道刚接触科研的大伙儿有没有这么一个感觉，别人的研究很大可能你重复不出来，尤其是社科实证研究，到现在我都还觉得所谓的实证是个很玄乎的东西； 如果是刚开始做数据分析，很多时候你会发现自己的分析结果过几天自己都重复不出来。反正我自己是有这样的经历的。有可能是某一步操作忘记了，自己都不知道，尤其是用菜单 ......
数据分析 Rmarkdown 科研 危机 数据

简洁优美的深度学习包-bert4keras

新手友好bert4keras https://spaces.ac.cn/ 在鹅厂实习阶段，follow苏神（科学空间）的博客，启发了idea，成功改进了线上的一款模型。想法产出和实验进展很大一部分得益于苏神设计的bert4keras，清晰轻量、基于keras，可以很简洁的实现bert，同时附上了很多 ......
bert4keras 深度 4keras bert4 keras

[重读经典论文]VIT

参考博客：Vision Transformer详解 参考视频：11.1 Vision Transformer(vit)网络详解 基本流程： 提取embedding：将原图分为若干patch，使用convnet提取每个patch的特征作为embedding，然后在前面concat一个用来分类的embe ......
经典 论文 VIT
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