transformer attention mlps bert
简化版Transformer来了，网友：年度论文
前言 从大模型的根源开始优化。 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 全面上线!! ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
transformer中decoder到底是串行还是并行
在Transformer中，Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作，这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如，在处理Self-Attention时，模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时，尽管Decoder内部的不同层可以并行工作，模型仍然需要按顺序逐步生成 ......
义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)
Bert-vits2更新了版本V210，修正了日/英的bert对齐问题，效果进一步优化；对底模使用的数据进行优化和加量，减少finetune失败以及电音的可能性；日语bert更换了模型，完善了多语言推理。 ......
论文：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS
题目：FEED-FORWARD NETWORKS WITH ATTENTION CAN SOLVE SOME LONG-TERM MEMORY PROBLEMS” (Raffel 和 Ellis, 2016, p. 1) “带有注意力的前馈网络可以解决一些长期记忆问题” (Raffel 和 Elli ......
ElasticSearch之cat transforms API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/transforms?v=true&format=json" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=* ......
Meta对Transformer架构下手了：新注意力机制更懂推理
前言 作者表示，这种全新注意力机制（Sytem 2 Attention）或许你也需要呢。 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 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2
之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练，但如果克隆对象脱离了原神角色，我们就需要自己构建数据集了，事实上，深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性，本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。 霉 ......
nn.transformer
torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
[Codeforces] CF1506C Epic Transformation
Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
呼吸灯的实现 用transform和animation实现
实现前端呼吸灯效果，录音效果 效果图如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 场景文本端到端识别任务中，检测和识别两个任务的协同作用十分关键，然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用（shared backbone, shared encoder, shared quer ......
打败VIT？Swin Transformer是怎么做到的
https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中，我们介绍过VIT（Vision Transformer） ，它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上，取得了比肩ResNet的效果，成功证明了Transf ......
CF1506C Epic Transformation
CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了，但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\)，你可以对其进行下列操作： 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
记录--居中为什么要使用 transform？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)
按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。 ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享
Bert-vits2项目近期炸裂更新，放出了v2.0.2版本的代码，修正了存在于2.0先前版本的重大bug，并且重炼了底模，本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新，支持了三语言训练及混合合成，并且做到向下兼容，可以推理老版本的模型，本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
How Attentive are Graph Attention Networks?
目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
自然语言处理预训练——预训练BERT
原始的BERT有两个版本，其中基本模型有1.1亿个参数，大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后，我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中，同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集
为了预训练 14.8节中实现的BERT模型，我们需要以理想的格式生成数据集，以便于两个预训练任务：遮蔽语言模型和下一句预测。一方面，最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科（参见 14.8.5节）的合集上预训练的，但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面，现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示（BERT）
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后，输出可以被认为是一个矩阵，其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上，这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo（Embeddings from Language Models） ......
关于TRANSFORM_TEX的一些问题
这个函数是用来控制shader面板中的tilling和offset的，本质为 uv * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw; 但是使用TRANSFORM_TEX时需要注意的是，函数内部似乎没有封装完整，假如有类似于 TRANSFORM_TEX(uv + 20, _Main ......
BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'
如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
bert双塔
import sysimport tensorflow as tffrom keras import Input, Modelimport keras.layers as layersfrom keras.layers import Dotfrom transformers import TFAut ......
最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
前言 近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打 ......