transformer decoder还是
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 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。 ......
【CVPR2023】Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining
论文：https://readpaper.com/paper/4736105248993591297 代码：https://github.com/cschenxiang/DRSformer Transformer 模型通常使用标准的 QKV 三件套进行计算，但是部分来自 K 的 token 与来自 ......
【CNN 取代 Transformer 加速 SAM】Fast SAM 笔记
将 SAM 任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用 SAM 作者发布的SA-1B数据集的1/50进行训练现有的实例分割方法 问题 1： 本文要解决什么问题？ SAM 的计算成本高，主要来自于 处理高分辨率输入的 Transformer 架构。本文想要加速 SAM 模型的推理速度。 问题 2： ......
我应该在MySQL中使用datetime还是timestamp数据类型？
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=我应该在MySQL中使用datetime还是timestamp数据类型？ 你推荐使用datetime还是timestamp字段，为什么（使用MySQL）？ 我正在服务器端使用PHP。 在MySQL中，时间戳通常用于跟踪记录的更改，并且 ......
Android的webview区分录相还是拍照
背景：集成了一个实名认证的网页，iOS正常但Android点击没有反应，首页想着是webview的某些协议没有实现，于是在网上找到了相关资料，我们简单记录一下核心代码。 1.权限配置 <uses-permission android:name="android.permission.CAMERA" ......
Transformer 相关资料列表
Transformer 相关资料列表 Encoder-Decoder框架 1 Transformer 模型 1 连续词袋模型（CBOW） Word2vec Transformer 模型中的positional encoding(位置编码)计算理解 Transformer 模型中的positional ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
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。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
JavaSeript在发送AJAX请家时，URL的域名地址是使用绝对地址还是相对地呲？
在发送AJAX请求时，URL的域名地址可以使用绝对地址或相对地址。 绝对地址包含完整的协议、域名和路径，例如：http://example.com/api/data。这种方式适用于需要请求不同域名下的数据的情况。使用绝对地址时，可以确保请求准确地发送到指定的服务器。 相对地址只包含相对于当前页面的路 ......
长程 Transformer 模型
Tay 等人的 Efficient Transformers taxonomy from Efficient Transformers: a Survey 论文 本文由 Teven Le Scao、Patrick Von Platen、Suraj Patil、Yacine Jernite 和 Vic ......
给react native 添加transform translateY动画报错：Transform with key of "translateY" must be a number:{translateY“:0}
初学react native，想实现一个相机扫描功能时，报错，报错描述如标题 这是我的主要逻辑代码 const fadeAnim = useRef(new Animated.Value(0)).current; const move = () => { fadeAnim.setValue(0); A ......
大语言模型基础-Transformer模型详解和训练
一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
APP采用原生开发还是混合开发，哪种方式好？
如果说，互联网1.0，各自平台重复造车轮；互联网2.0，模板化的前端页面打造大大减少研发的冗余开发工作；互联网3.0，生态为王，谁能在最短时间内引入足够多的生态，就能迅速的加深自己的护城河，聚焦自己擅长的核心技术的研发和业务深化。 ......
JavaScript在发送AJAX请求时，URL的域名地址是使用绝对地址还是相对地址？
在使用JavaScript发送AJAX请求时，URL的域名地址通常是使用相对地址。相对地址指的是相对于当前页面的URL来确定请求的目标地址。当请求发送到服务器时，浏览器会自动将相对地址转换为完整的绝对URL。这样做的好处是能够更灵活地处理不同环境下的URL路径，同时减少了在JavaScript代码中 ......
8.Transformer模型
1- Transformer模型是什么 Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型(seq2seq model)，整个网络结构可以分为编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分。seq2seq模型输出序列的长度是不确定的。我们输入一个sequence后，先由enc ......
pytorch(10.5) Transformer 用到视觉模块
ViT｜ Vision Transformer ｜理论 + 代码_哔哩哔哩_bilibili 1 不用卷积神经网络那些东西（CNN）了全部用Transforme 。 2 大规模数据训练，小规模数据应用。 3 效果相当 计算训练资源更少。 转换思想 224*224像素图像 - 单个像素（视为一个词to ......
Transformer王者归来！无需修改任何模块，时序预测全面领先
前言 最近，来自清华大学和蚂蚁集团的研究人员重新审视Transformer结构在时序分析中的应用，提出一个全新的反转视角——无需修改任何模块，即可实现Transformer在时序预测任务上的全面领先！ 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 ......
echarts中数据集(dataset)和数据转换(transform)联合使用,无需转换常见后台返回的对象数组JSON,实现折线堆叠图
1 let monitorContainer: HTMLElement; 2 let monitorChart: echarts.ECharts; 3 onMounted(() => { 4 monitorContainer = document.getElementById('graduatedI ......
Transformer一作来卷多模态！学术图表也能看懂，100毫秒极速响应｜免费试玩
前言 最近多模态大模型是真热闹啊。这不，Transformer一作携团队也带来了新作，一个规模为80亿参数的多模态大模型Fuyu-8B。而且发布即开源，模型权重在Hugging Face上可以看到。 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 ......
Transformer-based Encoder-Decoder Models
整理原链接内容方便阅读 https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Encoder_Decoder_Model.ipynb title: "Transformer-based Enco ......
docker exec 报错 decoding init error from pipe caused \"read parent: connection reset by peer\""
复现方法,限制容器内pid个数 docker run --pids-limit=1000 -d centos sleep 100000 docker exec -it id bash 3.执行 for i in $(seq 1 2000); do (sleep 100&) ; done [root@ ......
软件研发降本增效：寻求高效研发团队还是选择软件外包？
过去两年，互联网行业人口红利见顶、增速放缓成为了业内的一个统一共识。面对这样的趋势，科技企业无论规模大小都不约而同产生了一个共同的诉求，那就是降低研发成本并增加研发效率。包括Meta、华为、腾讯、阿里等众多国内外科技巨头的领导层角色也都曾在过去数月中公开表示，认为降本增效将是未来多年内的常态化动作。 ......
论文阅读：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer
摘要 Knowledge distillation becomes a de facto standard to improve the performance of small neural networks. 知识蒸馏成为提高小型神经网络性能的事实上的标准。 Most of the previo ......
Decoding Genome
prologue 到底是谁查 UB 查了半天啊，原来是菜鱼啊。 analysis 这个题目我们不难推出来这个转移方程： \[f_{i, j} \gets \sum_{k = 1} ^ {m} f_{i - 1, k} [k \in j \text{后面的合法集合}] \]我们看到 \(n\) 的值很 ......
UTF-8（Unicode Transformation Format-8）简介
UTF-8（Unicode Transformation Format-8）是一种通用的字符编码标准，用于表示世界上几乎所有的字符和符号。它是Unicode字符集的一种编码方式，可以表示从基本的拉丁字母到复杂的符号和文字的所有字符。 下面是关于UTF-8的一些重要解释： 1. 字符编码：字符编码是一 ......
delphi 判断字符串里的char是单字节还是双字节的前一位或后一位。
function ByteType(const S: string; Index: Integer): TMbcsByteType; // 判断一个字符串中，某个 Char 是单个字母，还是双字节的前一位或后一位。 // mbSingleByte 单字母 // mbLeadByte 双字节第一位 / ......
Oracle 中 decode 函数用法
decode(条件,值1,返回值1,值2,返回值2,...值n,返回值n,缺省值) Decode函数与一系列嵌套的 IF-THEN-ELSE语句相似。该函数的含义如下：IF 条件=值1 THEN RETURN(翻译值1)ELSIF 条件=值2 THEN RETURN(翻译值2) ......ELSI ......
Pandas数据分组的函数应用（df.appy()、df.agg()、df.transform()、df.appymap()、df.groupby()）
apply()数据聚合agg()数据转换transform()applymap()groupby().apply()分组分组 - 可迭代对象其他轴上的分组通过字典或者Series分组通过函数分组分组计算函数方法多函数计算：agg() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象： apply() ......
@Autowired注解在实现类还是接口
@Autowired注解在实现类还是接口 首先要清楚@Service是注解在实现类上的，@Service告诉Spring容器，注册一个实例化的类对象，当@Service注解在接口上，是无法对接口实例化的。 @Service public class xxxImpl implements xxxSer ......