transformer rnn
李宏毅transformer笔记
首先这里解决的问题是Seq2Seq 列出各种场景，语音识别，机器翻译，chatbot 当前现在NLP模型之所以这么重要，在于他的通用能力，很多场景都可以转换成Seq2Seq summary，情感分析啊，只要你能通过QA和机器交互的场景都可以是Seq2Seq 这里的例子，语法树解析，多元分类，甚至是对 ......
rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同
用于土壤湿度预测的，rnn，lstm，convlstm的输入输出有啥不同，做一个表格处理 下面是一个简单的表格，列出了在用于土壤湿度预测时，RNN、LSTM 和 ConvLSTM 的输入和输出的不同之处： | 模型 | 输入 | 输出 | | | | | | RNN | $(X_{1}, X_{2} ......
An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale
模型如下图所示: 将H×W×C的图像reshape成了N×(P2×C),其中(H,W)是图像的原始分辨率,C是通道数,(P,P)是每个图像块的分辨率,N=H×W/P2为图像块的数量,将一个图像块使用可学习的线性层映射到维度为D的隐藏向量,如式(1)所示,线性映射的输出称为patch embeddin ......
【阅读】Transformer
参考 Attention Is All You Need A General Survey on Attention Mechanisms in Deep Learning 注意力足矣（Attention Is All You Need） 一般注意力模型 这个模型接受一个输入，执行指定的任务，然后产 ......
Transformers 发展一览
动动发财的小手，点个赞吧！ Transformers 研究概览 1. 介绍 近年来，深度学习的研究步伐显着加快，因此越来越难以跟上所有最新发展。尽管如此，有一个特定的研究方向因其在自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域取得的成功而备受关注。这在很大程度上归功于其高度适应性的架构。该模型称为 T ......
Python用RNN神经网络：LSTM、GRU、回归和ARIMA对COVID19新冠疫情人数时间序列预测|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=27042 最近我们被客户要求撰写关于新冠疫情的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，该数据根据世界各国提供的新病例数据提供。 获取时间序列数据 df=pd.read_csv("C://global.csv") 探索数据 此表中的数据以 ......
论文阅读笔记《Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Stochastic Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于IROS 2020(CCF C) 模拟中机器人学习的随机接地动作转换 Desai S, Karnan H, Hanna J P, et al. ......
论文阅读笔记《Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation》
Grounded Action Transformation for Robot Learning in Simulation 发表于AAAI 2017 仿真机器人学习中的接地动作变换 Hanna J, Stone P. Grounded action transformation for robo ......
Swin transformer环境
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install mmcv-full= ......
设置transform导致弹窗字体模糊问题
原因项目中弹出框的样式居中是这样写的：.box { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%);}123456比如盒子的宽度为300px，高度为401.5px，这样transform计算出的50% ......
大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes
引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......
深度学习--RNN实战与存在问题
深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......
深度学习--RNN基础
深度学习--RNN基础 RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 表 ......
Attention Is All You Need—transformer详解
Attention Is All You Need 论文 transformer代码 以下大部分是根据论文理解进行的总结和概括，如有疑问，欢迎交流~ transformer仅仅使用注意力机制，没有使用任何的卷积或者RNN结构。 传统RNN结构的当前隐层状态$h_t$需要当前时刻的输入以及上一时刻的隐 ......
如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本
简介 近年来，随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起，开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人印象深刻，典型的例子有: GPT2 在独角兽话题上的精彩续写，XLNet 以及 使用 CTRL 模型 ......
Transformer
参考： transform的paper出处:https://blog.csdn.net/qq_40585800/article/details/112427990 发展 Transformer是由谷歌于2017年提出的具有里程碑意义的模型，同时也是语言AI革命的关键技术。在此之前的SOTA模型都是以 ......
3_transforms (pytorch tutorial)
Transforms Data does not always come in its final processed form that is required for training machine learning algorithms. We use transforms to perfo ......
深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......
LAS、CTC、RNA、RNN-T 等
这些都是大名鼎鼎的 seq2seq model。 本文可看作是台大李宏毅教授 DLHLP 课程的学习笔记，学习传送门：https://www.bilibili.com/video/BV12T411X7Nz/ 1 Listen，Attend and Spell（LAS） paper：https://a ......
Swin Transformer
22年初的屠榜模型 题目：用了移动窗口的层级式的vision transformer 摘要：Swin transformer可以作为CV中通用骨干网络。与NLP不同的第一个是对象尺度的问题，第二是多次提到的分辨率太大的问题，之前工作已经用很多办法减少过输入模型的序列长度。移动窗口可以让每次只计算一个 ......
使用 Transformers 进行图分类
在之前的 博文 中，我们探讨了图机器学习的一些理论知识。这一篇我们将探索如何使用 Transformers 库进行图分类。(你也可以从 此处 下载演示 notebook，跟着一起做！) 目前，Transformers 中唯一可用的图 transformer 模型是微软的 Graphormer，因此本 ......
Unity CharacterController的transform赋值无效（一直下落）问题
题 使用 CharacterController 后 ， 坐标系统会变得混乱，这个是上期说过的问题，各系统之间使用自己的缓存来保持数据，玩家为了模拟重力 不得不持续进行运算。 这样就会令其他坐标操作指令出现无效化或者混乱 unity 也提供了一个简单的解决方案 就是每计算一次之前 都去同步其他坐标操 ......
Transformer网络-Self-attention is all your need
一、Transformer Transformer最开始用于机器翻译任务，其架构是seq2seq的编码器解码器架构。其核心是自注意力机制： 每个输入都可以看到全局信息，从而缓解RNN的长期依赖问题。 输入： （待学习的）输入词嵌入 + 位置编码（相对位置） 编码器结构： 6层编码器： 一层编码器 = ......
Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探
一、Transformer模型 2017年，Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。 ......
image forest transform算法及其实现（Java Web版本）
感觉分水岭算法和骨架算法还挺有趣的，自己空余时间写着玩儿了一下，原理还是参考论文以及其他的代码。 本文实现了 image forest transform 中的 skeleton 算法，也就是提取图片中的骨架，其他的分水岭暂时没搞。 代码中的其他组件都有，需要的话可以自己二次开发实现。 论文暂时没有 ......
04 Viewing Transformation
##关键点 ModelView Transformation Matrix (1-3) Orthographic Projection Matrix (4) Perspective Projection Matrix (5-6) 1. View/Camera/ModelView Transforma ......
03 Transformation
关键点 Affine Transformation (Linear Transformation, Transmation) Homogeneous coordinates Composite Transform 2D and 3D 1. Linear Transformation (2D for ......
现代计算机图形学——P3. Transformation-2D
P3. Transformation P3. Transformation 矩阵和变换联系起来 Reflection Matrix（反射矩阵（名字不重要））： 切变： 旋转： 推导： 旋转矩阵中的B和D可以用（0,1）这个点来推算 线性变换： （先不管这个M） 齐次坐标 为什么要用齐次坐标： 平移变 ......
CVPR 2023｜两行代码高效缓解视觉Transformer过拟合，美图&国科大联合提出正则化方法DropKey
前言 美图影像研究院（MT Lab）与中国科学院大学突破性地提出正则化方法 DropKey，用于缓解 Vision Transformer 中的过拟合问题。该方法通过在注意力计算阶段随机 drop 部分 Key 以鼓励网络捕获目标对象的全局信息，从而避免了由过于聚焦局部信息所引发的模型偏置问题，继而 ......