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Transformer历史揭秘及Transformer-DETR

Transformer历史揭秘及Transformer-DETR 揭秘创始八子：聚是一团火，散是满天星 Transformer创始八子深度揭秘：陈旧的身躯留不住年轻的心。 谁曾想过，引发人工智能革命的突破竟源自一个改进机器翻译的想法？ 智东西8月21日消息，据英国《金融时报》报道，被称为“ChatG ......
Transformer Transformer-DETR 历史 DETR

论文解读（BSFDA）《Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Black-box Source-free Domain Adaptation via Two-stage Knowledge Distillation论文作者：Shuai Wang, Daoan Zhan ......
Distillation Source-free Adaptation Black-box Knowledge

论文解读（KDSSDA）《Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Knowledge distillation for semi-supervised domain adaptation论文作者：Mauricio Orbes-Arteaga, Jorge Cardoso论 ......
semi-supervised distillation adaptation supervised Knowledge

论文解读（KD-UDA）《Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Joint Progressive Knowledge Distillation and Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Yanping Fu, Yun Liu论文来源 ......
Distillation Unsupervised Progressive Adaptation Knowledge

transformer模型的历史

Transformer 模型在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，起到了革命性的作用。以下是其发展历程的简要概述： 1. **背景**： - 在 Transformer 出现之前，循环神经网络（RNN）及其更先进的版本，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是处理序列任务的主 ......
transformer 模型 历史

哪篇论文宣布了 HTAP 数据库的诞生？ StoneDB带您解读《A Common Database Approach for OLTP and OLAP..》

theme: condensed-night-purple 开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第4天，[点击查看活动详情](https://juejin.cn/post/7167294154827890702 "https://juejin.cn/post/7167 ......
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transformer小白入门

transformer库是huggingface发布的1个框架，非常好用，很多外行看起来高大上的问题，用它都可以轻松解决，先来看1个小例子： 一、情感分析 from transformers import pipeline classifier = pipeline('sentiment-analy ......
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论文解读（CTDA）《Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Contrastive transformer based domain adaptation for multi-source cross-domain sentiment classification论 ......
domain classification cross-domain multi-source Contrastive

【论文阅读】Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译

Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译 摘要： 在当今的人工智能时代，语言模型的训练和优化已成为研究的热点。本文介绍了一种创新且可扩展的方法，通过为人编写的文本自动标注相应的指令，构建高质量的指令跟随语言模型。此研究的方法，被 ......
Backtranslation Self-Alignment 指令 Instruction Alignment

Transformers包使用记录

Transformers是著名的深度学习预训练模型集成库，包含NLP模型最多，CV等其他领域也有，支持预训练模型的快速使用和魔改，并且模型可以快速在不同的深度学习框架间（Pytorch/Tensorflow/Jax）无缝转移。以下记录基于HuggingFace官网教程：https://github. ......
Transformers

张正友的相机标定论文Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations的翻译

张正友的相机标定论文Flexible camera calibration by viewing a plane from unknown orientations的翻译： 翻译的pdf版本为：http://pan.baidu.com/s/1pKshsPP 翻译 搜索 复制 ......
orientations calibration Flexible viewing unknown

带你读论文丨S&P21 Survivalism: Living-Off-The-Land 经典离地攻击

这篇文章属于系统分析类的文章，通过详细的实验分析了离地攻击（Living-Off-The-Land）的威胁性和流行度，包括APT攻击中的利用及示例代码论证。 ......
Living-Off-The-Land Survivalism 经典 Living 论文

基于迁移学习的基础设施成本优化框架，火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录

更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 基于迁移学习的基础设施成本优化框架，火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录 近期，第29届国际知识发现与数据挖掘大会（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery ......
火山 基础设施 框架 设施 成本

论文解读（UDALM）《UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 论文作者：Constantinos Karouzos, Georgios Pa ......
UDALM Unsupervised Adaptation Language Modeling

论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......
Classification Cross-Domain CNN-Based Learning Emotion

科学家们在论文中写道... 他们实际上想的....

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科学家 实际上 实际 科学 论文

论文解读（ECACL）《ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation》

Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：ECACL: A Holistic Framework for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者：Kai Li, Chang Liu, Handong Zhao, Y ......
ECACL Semi-Supervised Adaptation Supervised Framework

2023.8.16 周三：Java论文提交管理系统

1 package System; 2 import java.util.Scanner; 3 public class PaperManagement { 4 public static void main(String[] args) { 5 Scanner scanner = new Scan ......
管理系统 论文 系统 2023 Java

聊聊Transformer和GPT模型

本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心 ......
Transformer 模型 GPT

【论文阅读】T-REx:利用shapley进行解释性修复

> Deutch, Daniel, et al. "T-REx: Table repair explanations." *Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data*. 2020 ......
解释性 shapley 论文 T-REx REx

论文解读（MCADA）《Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Multicomponent Adversarial Domain Adaptation: A General Framework论文作者：Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghu ......
Multicomponent Adversarial Adaptation Framework General

论文附录的撰写要求和写法

对于一些不宜放在正义中，但有参考价值的内容，可编入附录中，此项为可选项目。附录大致包括如下一些材料： 比正文更为详尽的理论根据、研究方法和技术要点、建议可以阅读的参考文献的题录，对了解正文内容有用的补充信息等； 由于篇幅过长或取材于复制品而不宜写入正文的材料； 某些重要的原始数据、公式推导、软件源程 ......
写法 附录 论文

论文解读（SentiX）《SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jie Zhou, Junfeng T ......
Sentiment SentiX Sentiment-Aware Cross-Domain Pre-Trained

[机器学习]对transformer使用padding mask

注：本文是对GPT4的回答的整理校正补充。 在处理序列数据时，由于不同的序列可能具有不同的长度，我们经常需要对较短的序列进行填充（padding）以使它们具有相同的长度。但是，在模型的计算过程中，这些填充值是没有实际意义的，因此我们需要一种方法来确保模型在其计算中忽略这些填充值。这就是padding ......
transformer 机器 padding mask

【论文阅读】CleanML：评估数据清理对 ML 分类任务影响的研究

> CleanML: A Study for Evaluating the Impact of Data Cleaning on ML Classification Tasks Peng Li, Xi Rao, Jennifer Blase, Yue Zhang, Xu Chu, Ce Zhang ......
任务 CleanML 数据 论文 ML

搜索推荐论文速读2

## 1. A Model-Agnostic Causal Learning Framework for Recommendation using Search Data. WWW 2022 从因果分析的角度看，用于表示特征的embedding向量与用户的点击反馈有着复杂的关系。作者认为，这种复杂的 ......
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推荐搜索算法论文速读1

# n-gram 模型 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048 简介：一个句子或者一个联想词语，可以使用链式规则建模，利用马尔科夫链的假设（当前词语的产生只与前n个词语产生的概率相关）。n-gram中的n指的就是马尔科夫链假设中的长度。 定义：一元模型uni ......
算法 论文

[论文精读][计算生物][蛋白质预训练表示]Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein Structure Decoy

笔者正在调研市面上的蛋白表示方法，论文方法过于数理的部分会被抽象带过。 ## Basic Information: * Title: Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein St ......
Protein Data-Efficient 蛋白质 Pretraining Refinement

解码Transformer：自注意力机制与编解码器机制详述与代码实现

> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe ......
机制 解码器 Transformer 注意力 代码
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