transformer rnn
2023-8-24 Pyramid Vision Transformer 2023人工智能大会青年科学家论坛
Pyramid Vision Transformer | 2023人工智能大会青年科学家论坛 王文海 香港中文大学 首次将多层次金字塔结构引入视觉变化网络 研究动机 | 方法 | 感受野，模型权重->表征能力 | 结构输出->适用面 | | | | | | CNN | 局部固定 | 金字塔多尺度 | ......
循环神经网络RNN
1. 循环神经网络：前一次输入x经过神经网络（有隐藏层、不同的神经元等）后得到一个输出结果y和a1，a1包含了前面序列的部分信息。 把a1给到y2的预测里面（如图所示），这样y2的预测和前面的序列就是有一定关系的。 循环神经网络（RNN）的核心： ......
《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》阅读笔记
论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了，“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE：说明适合大规模的图片识别，也许小规模的不好使 ......
[机器学习复习笔记] RNN 循环神经网络
RNN 循环神经网络 1. RNN 1.1 RNN 示意图及时序展开 此处的 \(\text{RNN}\) 模型采用的是 \(\text{BPTT}\) 算法（随时间反向传播） \(x^{(t)}\) 表示输入层的输入 \(U\) 为输入层到隐藏层的权值参数 \(h^{(t)}\) 表示隐藏层的输出 ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程：Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transforme ......
聊聊RNN与Attention
RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq attention mechanism，称为注意力机制。基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。 Attention的结构 seq2seq存在的问题 seq2seq中使用编码器对时序 ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Swin-transformer论文阅读笔记（Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows）
论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者：Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephe ......
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。 ......
聊聊RNN与seq2seq
seq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息，解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。 这里的数据一般指 ......
【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： ......
聊聊RNN&LSTM
RNN 用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。 整体结构 x、o为向量，分别表示输入层、输出层的值；U、V为权重矩 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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() ......
transformer结构
Transformer模型采用了一个特殊的神经网络架构，它主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。这一架构是Transformer的关键组成部分，它被广泛用于自然语言处理（NLP）等任务。 编码器（Encoder）： 编码器是Transformer模型的第一个部分，用于处 ......