bert-vits bert vits云端
【腾讯云 Cloud Studio 实战训练营】一个多年云端开发体验者的实战使用
背景 近几年，越来越感觉软件的趋势逐渐从客户端越来越转向以web提供服务的云端，特别是互联网行业，典型的比如原型设计产品，从客户端软件Axure逐渐到墨刀在线原型设计的流行，UI设计行业photoshop&sketch转向蓝湖&MasterGo在线UI设计，web的力量前所未有的强大，可以说一个浏览 ......
SAP ERP公有云的支持与服务，为企业云端之旅保驾护航
随着企业数字化转型的加速，越来越多的企业选择将他们的业务迁移到云平台之上。作为全球领先的企业应用解决方案提供商，SAP不仅为企业提供了集成式业务管理的智慧云解决方案——SAP ERP 公有云（SAP S/4HANA Cloud，Public Edition），同时还为该解决方案配置了卓越的支持与服务 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
一种ipad和电脑端的云端协同开发的办法
背景介绍：本人目前是准大三学生，但是开学的时候为了跑ue，买了游戏本，机器本体加上充电器应该有十斤了，再加上平时可能还要带些书，去图书馆非常非常不方便。 于是我突发奇想，手边刚好还有个平时用来做笔记的ipad，能不能拿来写程序呢？ 说干就干，我开始上网搜索用ipad编程相关的信息，有两种实现思路 1 ......
Replit：基于浏览器的云端协同开发平台
Replit B+轮融资金额 9740 万美金，由 a16z Growth Fund 领投，Khosla Ventures, Coatue, SV Angel, Y Combinator, Bloomberg Beta, Angelist 创始人Naval Ravikant、《7 Powers》的作 ......
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 ......
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 ......
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 ......
玩转云端 | 天翼云边缘安全加速平台AccessOne实用窍门之多款产品管理难？一站式平台管理全hold住！
面对安全与速度双向需求，企业如何实现“鱼与熊掌”二者兼得的同时改善效率管理成本？天翼云边缘安全加速平台AccessOne通过实际服务案例为你揭晓答案！ ......
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 ......
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 ......
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 ......
六月更新 | MeetingOps：让有效协作与高效会议共同发生在云端
 腾 ......
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）， ......
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 ......
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 ......
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 ......
华为物联网（IoT）云端和华为云服务器
华为物联网（IoT）云端和华为云服务器是华为云平台上的两个不同的服务。 1. 华为物联网云端（IoT Cloud）：华为物联网云端是专门为物联网设备提供的云服务平台。它提供了设备接入、数据存储、数据处理、消息通信等功能，用于管理和连接物联网设备，并实现数据的采集、存储和分析等操作。通过华为物联网云端 ......
Google Colab：云端的Python编程神器
Google Colab是一款强大的云端编程工具，无论你是数据科学家、AI研究员，还是学生和教师，都可以通过Colab来进行Python编程，进行数据分析和机器学习模型训练。 ......
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 ......
AI绘画StableDiffusion：云端在线版免费使用笔记分享-Kaggle版
玩AI绘画（SD），自己电脑配置不够？今天给大家介绍一下如何baipiao在线版AI绘画StableDiffusion。 Kaggle 是世界上最大的数据科学社区，拥有强大的工具和资源，可帮助您实现数据科学目标。（每周可以免费使用30个小时）。 文末有更多相关AI资源。 文章较长，可阅读原文享F受更 ......
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 ......
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 ......
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 - ......
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 ......
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 ......
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 ......