transformation customising identity claims
2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
一. Motivation (1) Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。 (2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。 二.Contribution ......
Transformer
import math import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from d2l import torch as d2l def sequence_mask(X, valid_len, value=0): " ......
java fx 报错 java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: “!errorOutstanding“ with message transform 循环引用
问题描述 在java fx 中遇到的错误 在fxml 中 通过了 fx:controller 绑定了 控制器 在控制的controller 里面使用了FXMLLoader.load 获取这个fxml文件 出现报错 java.lang.instrument ASSERTION FAILED ***: ......
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......
造轮子之asp.net core identity
在前面我们完成了应用最基础的功能支持以及数据库配置，接下来就是我们的用户角色登录等功能了，在asp.net core中原生Identity可以让我们快速完成这个功能的开发，在.NET8中，asp.net core identity支持了WebApi的注册登录。这让我们在WebApi中可以更爽快的使用 ......
transformer如何实现并行
RNN 无法并行 我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 输入是：“机器学习“，输出是“machine learning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将 ......
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans ......
如何降低视觉Transformer计算成本？时间冗余方法让人大吃一惊
前言 在为语言领域带来变革之后，Transformer 正在进军视觉领域，但其也有着高计算成本的问题。近日，威斯康星大学麦迪逊分校一个研究团队提出了 Eventful Transformer，可通过在视觉 Transformer 中利用时间冗余来节省成本。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权 ......
from_rnn_2_transformer-cnblog
从RNN到Transformer 各式各样的“attention” 不管是在CV领域还是NLP领域， attention实质上就是一种取权重求和的过程。使得网络focus在其应该focus的地方。 根据Attention的计算区域，可以分成以下几种： 1）Soft Attention，这是比较常见的 ......
Transformer 优缺点分析
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4909750 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330483336 Transformer优点有位置关联操作不受限，建模能力强，通用性强，可扩展性强，能更好的进行并行运算。 Transform ......
【NIPS2021】Twins: Revisiting the Design of Spatial Attention in Vision Transformers
来自美团技术团队♪（＾∀＾●）ﾉｼ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.13840 代码地址：https://git.io/Twins 一、写在前面 本文提出了两种视觉转换器架构，即Twins-PCPVT和Twins-SVT。 Twins-PCPVT 将金字塔 Trans ......
矩阵的乘法运算与css的3d变换（transform）
theme: qklhk-chocolate 引言：你有没好奇过，在一个使用了transform变换的元素上使用window.getComputedStyle(htmlElement)['transform'] 查询出来的值代表什么？ 为什么硬件加速要使用transform，以及为什么硬件加速会快? ......
矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm，能够将矩阵乘法模拟世界还原。 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】 ......
Codeforces Round 730 (Div. 2) B. Customising the Track
有 \(n\) 条高速公路，第 \(i\) 条告诉公路上的车流为 \(a_i\) 。现在可以执行以下操作任意次： 将第 \(i\) 条高速公路上的一辆车移到第 \(j\) 条高速公路。 需要求最小的 \(\sum_{i = 1}^{n}\sum_{j=i+1}^{n} |a_i - a_j|\) 。 ......
手动实现Transformer
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （ ......
详细了解Transformer：Attention Is All You Need
--> 原文链接：Attention Is All You Need 1. 背景 在机器翻译任务下，RNN、LSTM、GRU等序列模型在NLP中取得了巨大的成功，但是这些模型的训练是通常沿着输入和输出序列的符号位置进行计算的顺序计算，无法并行。 文中提出了名为Transformer的模型架构，完全依 ......
Why does Windows claim to be low on memory when I have swap space available?
Why does Windows claim to be low on memory when I have swap space available? Ask Question Asked 8 years, 1 month ago Modified 8 years, 1 month ago Vie ......
大模型增量训练--基于transformer制作一个大模型聊天机器人
ChatGPTBook/UniLMProj 代码地址 Folders and files Name Last commit message Last commit date parent directory .. data (Directory) update code 3 months ago i ......
[NIPS 2021]Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation
[NIPS 2021]Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation 微软提出的graph transformer，名叫Graphormer Transformer 通常，transformer layer有一个self-att ......
EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。 Transformers能否在获得高性能的同时，跑得和MobileNet一样快?为 ......
ICCV 2023｜利用双重聚合的Transformer进行图像超分辨率
前言 本文提出了 DAT（Dual Aggregation Transformer），是一种用于图像超分辨率 Transformer 模型。DAT 以块间和块内双重方式，聚合空间和通道特征，实现强大的建模能力。 本文转载自将门创投 作者：陈铮 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 ......
Transformer架构解析及其pytorch实现
这是笔者学习Transformer原文后手动实践的学习笔记。本文结合原文以及部分引文分析了经典transformer的所有结构，笔者使用pytorch搭建了完整的transformer（不使用pytorch封装的transformer），并用自然语言翻译数据集进行验证。关键词：Transformer... ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......
Linux环境下sentence-transformers 之 all-MiniLM-L6-v2模型安装与使用
好记性不如烂笔头系列 一、背景： 1、之前使用chatgpt接口生成embeddings的向量维度为1536维，数据库中占用较大，所以找寻低维度的向量生成方法，减少数据占用 2、在huggingface上发现all-mpnet-base-v2及all-MiniLM-L6-v2两个模型不错，前者会生成 ......
Transformer的上下文学习能力是哪来的？
前言 有理论基础，我们就可以进行深度优化了。 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教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 ......
Transformer详解
前言 在17年，自然语言处理领域还在被RNN统治，当时的seq2seq任务还是用带encoder-decoder结构的RNN。然而RNN天然具有一个缺点：计算效率低。 随后的transformer也是encoder-decoder结构，但是其中信息关联采用了attention机制，而不是RNN的循环 ......
GPT——生成式预训练Transformer
GPT最近很火呀，那什么是GPT呢？ 机器学习领域有个很好的模型叫 Transformer注意力模型，然后在此基础上发展出了包括GPT、BERT、GPT2.0以及GPT3.0等等。其发展历程大概是： （1）2018年，OpenAI基于Transformer提出了GPT； （2）2018年，Googl ......
【NIPS2021】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers
来自微软（*^____^*） 论文地址：[2107.00641] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers (arxiv.org) 代码地址：microsoft/Focal-Transforme ......
围绕 transformers 构建现代 NLP 开发环境
本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍基于 tranformers 库做的重新设计，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。 ......