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crossformer cross-scale transformer attention

据说，Transformer 不能有效地进行时间序列预测？

## 简介 几个月前，我们介绍了 [Informer](https://huggingface.co/blog/informer) 这个模型，相关论文 ([Zhou, Haoyi, et al., 2021](https://arxiv.org/abs/2012.07436)) 是一篇获得了 AAA ......
时间序列 序列 Transformer 时间

【论文阅读】Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions

来自ICCV2021 论文地址：[2102.12122] Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions (arxiv.org) 代码地址：https://link. ......
Convolutions Transformer Prediction Versatile Backbone

2023CVPRW_Self-Paced Semi-Curricular Attention Network for Non-Homogeneous Image Dehazing(SCANet) 课程学习策略

1. ......
课程学习 CVPRW_Self-Paced Non-Homogeneous Semi-Curricular Homogeneous

LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合

前言 本文介绍了一种新的医学图像分割架构levi-unet，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi-unet比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 本文转载自DeepHub IMBA 作者 | Golnaz Hosseini 仅用 ......
编码器 解码器 transformer LeViT-UNet 编码

OSFormer: One-Stage Camouflaged Instance Segmentation with Transformers

地址：https://arxiv.org/pdf/2207.02255.pdf 1. 摘要 OSFormer为基于transformer的伪装实例分割(CIS)框架，有两个关键设计，首先是位置敏感transformer（LST），通过【位置引导查询】和【混合卷积前向传播网络】获得定位标签和实例级参数 ......
Segmentation Transformers Camouflaged One-Stage OSFormer

LeViT-UNet：transformer 编码器和CNN解码器的有效整合

levi - unet[2]是一种新的医学图像分割架构，它使用transformer 作为编码器，这使得它能够更有效地学习远程依赖关系。levi - unet[2]比传统的U-Nets更快，同时仍然实现了最先进的分割性能。 levi - unet[2]在几个具有挑战性的医学图像分割基准上取得了比其他 ......
编码器 解码器 transformer LeViT-UNet 编码

预训练模型 | Transformer模型的规模大小

Transformer 有两个模型的规模大小标准：base、big。具体去thumt的models文件夹下的Transformer 模型实现可以看到其参数大小。 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3085423/202307/3085423-202307041 ......
模型 Transformer 大小 规模

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

css中transform具体使用，及场景

CSS transform 属性用于改变元素的形状、大小和位置，以及创建各种动画效果。以下是 transform 常用的一些属性及其使用场景： 1.translatetranslate 属性用于移动元素的位置。它可以接受一个或两个参数，分别表示横向和纵向的偏移量。 ```css / 在x轴上向右移动 ......
transform 场景 css

4.1 Self-attention

# 1. 问题引入 我们在之前的课程里遇到的都是输入是一个向量,输出是类别或者标量.但如果输入是向量的集合且向量长度还会变化,又应该怎么处理呢? ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2264614/202307/2264614-202307021649 ......
Self-attention attention Self 4.1

Spark中RDD的Transformation算子

# RDD的Transformation算子 ## map map算子的功能为做映射，即将原来的RDD中对应的每一个元素，应用外部传入的函数进行运算，返回一个新的RDD ```Scala val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8 ......
算子 Transformation Spark RDD

2.Transformation线性变换

## WHY - 我们通过摄像机对拍摄的画面进行缩放、旋转、偏移，来将三维模型映射到二维的屏幕画面上 ## 二维线性变换 $$ x^,=a~x+b~y\\y^,=c~x+d~y\\\begin{bmatrix}x^,\\y^, \\ \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} a& ......
Transformation 线性

Environment Perception and Motion Strategy for Transformable Legged Wheel Robot on rough terrains

论文发表于2018年。这篇论文介绍了三模式机器人在野外环境下的环境感知和模式切换策略。机器人拥有arc mode、round mode 、claw mode三种模式。图a表示由round mode 变换至arc mode，图b 表示由arc mode 变换为 claw mode。 1.感知 1.1 ......
Transformable Environment Perception Strategy terrains

N8、图解Transformer

📌 本周任务： 了解Transformer 一、Transformer宏观结构¶ 编码部分（encoders）由多层编码器（Encoder）组成。解码部分（decoders）也是由多层的解码器（Decoder）组成。每层编码器、解码器网络结构是一样的，但是不同层编码器、解码器网络结构不共享参数。 ......
Transformer

什么是 Kernel Smoother ？它与 Self Attention 有什么关系？

[1] **带权滑动平均（Weighted Moving Average, WMA）** 是标量场上的滑动窗口内的加权平均，数学上等价于卷积。[^WMA] [2] **Kernel Smoother** 是一种特殊的 WMA 方法，特殊在于权重是由**核函数**决定的，相互之间越接近的点具有越高的权 ......
Attention Smoother Kernel Self

将生成式预训练Transformer应用于文本分类：实现高效文本处理的创新应用

作者：禅与计算机程序设计艺术 77. 将生成式预训练Transformer应用于文本分类：实现高效文本处理的创新应用 引言 随着自然语言处理技术的快速发展,文本分类任务也逐渐成为了自然语言处理领域中的一个热门研究方向。文本分类问题是指根据给定的文本内容,将其分类到预定义的类别中。本文将介绍一种基于生 ......
Transformer 文本

Attention is All you need

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46990010 Attention机制最早在视觉领域提出，2014年Google Mind发表了《Recurrent Models of Visual Attention》，使Attention机制流行起来，这篇论文采用了RNN模型， ......
Attention need All you is

使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型

本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时，我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识，并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个 ......
多语种 Transformers 语音 模型 任务

AI_Pytorch_Transformer

###基本概念 self-attention最经典的公式 q：query，用来匹配其他单元 k：key，用来被其他单元匹配 v：value，需要被提取的信息 位置编码positon 绝对位置信息：每个词的embedding向量内部顺序 相对位置信息：每个词和每个词之间的顺序（作用于自注意力机制） 目 ......
AI_Pytorch_Transformer Transformer Pytorch AI

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

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

css3缩放 transform: scale() 使用缩放之后顶点对齐问题

css3缩放 transform: scale() 使用缩放之后顶点对齐问题 注意点：想要将缩放之后的div对齐顶点，那么需要将css属性设置为：transform-origin: 0 0 <div style="width: 900px; height: 900px; background: gr ......
顶点 transform 问题 scale css3

《Transformer Quality in Linear Time》论文解读

会议/期刊: ICML 年份: 2022 # 1. Vanilla Transformer Block（MHSA+FFN） 原本的Transformer的Block遵循如下的设计范式：MHSA（多头自注意力）+ 一层或者两层的FFN（全连接层），如下图所示。我们只考虑FFN的话，其数学表达式如下：T ......
Transformer Quality Linear 论文 Time

深度学习中的循环神经网络”在Transformer中的应用

[toc] 深度学习中的“循环神经网络”在Transformer中的应用 背景介绍 深度学习在人工智能领域的应用已经取得了巨大的成功，尤其是在自然语言处理和计算机视觉领域。其中Transformer模型是近年来深度学习领域的一项重要研究成果，它是基于自注意力机制的深度神经网络模型，能够有效地提高模型 ......
神经网络 Transformer 深度 神经 网络

Self-attention with Functional Time Representation Learning

[TOC] > [Xu D., Ruan C., Kumar S., Korpeoglu E. and Achan K. Self-attention with functional time representation learning. NIPS, 2019.](http://arxiv.or ......
Self-attention Representation Functional attention Learning

【环境部署】SPECTER模型-基于transformer的科学出版物

## 论文背景 **标题：**SPECTER: Document-level Representation Learning using Citation-informed Transformers **摘要：**表示学习是自然语言处理系统的关键组成部分。像BERT这样的最新Transformer语 ......
出版物 transformer 模型 SPECTER 环境

transformers库的使用【一】——pipeline的简单使用

transformers库的使用使用pipeline API来快速使用一些预训练模型 使用预训练模型最简单的方法就是使用pipeline()，transformers提供了一些任务： 1、情感分析（Sentment analysis）：分析文本是正面的还是负面的2、文本生成（in English）： ......
transformers pipeline

Huggingface Transformers库学习笔记（一）：入门（Get started）

前言 Huggingface的Transformers库是一个很棒的项目，该库提供了用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如用新文本完成提示或用另一种语言翻译)的预先训练的模型。其收录了在100多种语言上超过32种预训练模型。这些先进的模型通过这个库可以非常 ......
Transformers Huggingface started 笔记 Get

sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码)

sentence-transformers(SBert)中文文本相似度预测(附代码) https://blog.csdn.net/weixin_54218079/article/details/128687878 https://gitee.com/liheng103/sbert-evaluate ......
sentence-transformers transformers sentence 文本 代码

解决因transform适配导致ceiusm点击事件不准的问题

因为项目是vue项目，所以改动时候需要改下面路径的文件 \node_modules\cesium\Source\Core\ScreenSpaceEventHandler.js然后修改里面的这个方法（下图） function getPosition(screenSpaceEventHandler, e ......
transform 事件 ceiusm 问题
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