transformers handwriting论文
【论文解读】RLAIF基于人工智能反馈的强化学习
【论文解读】RLAIF基于人工智能反馈的强化学习 一、简要介绍 人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。论文进行了一场RLHF与来自人工智能反馈的RL的比较(RLAIF) -一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术，论文 ......
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 ......
10.26大论文新方向思考
语雀的运维更新出现bug导致服务全部下线 当微服务的状态发生改变，如扩缩容时，需要实时监控服务实例的状态，如果发生异常需要及时报警 1.服务流量的异常变化 2.服务实例状态的异常变化 3.调度异常状态 ......
DynamicBEV论文摘要
BEV+Transformer下3D检测新SOTA，性能优于SparseBEV，PETR3D，BEVStereo，SOLOFusion，StreamPETR（ResNet50），DETR3D，BEVFormer，BEVDepth（ResNet101） ......
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 ......
[论文阅读] PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization
PCL: Proxy-based Contrastive Learning for Domain Generalization abstract 领域泛化是指从不同源领域的集合中训练模型，该模型可以直接泛化到未见过的目标领域的问题。一种有前途的解决方案是对比学习，它试图通过利用不同领域之间的样本对之 ......
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 ......
论文：Going Deeper with Convolutions-GoogleNet
论文名： Going Deeper with Convolutions 深入了解卷积 了解GoogleNet 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： ......
在论文写作时是否可以使用第一人称？？？
首先说下结论： 论文中可以使用第一人称，但是必须在表示个人观点或个人所作工作时才可以使用，在表示客观阐述时是不允许使用第一人才的。可以说在论文中使用第一人称是要看具体情况的，是十分受限的，因此在论文写作中是不提倡使用第一人称的，这一点在中英文论文中都是如此。 参考： https://www.bili ......
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 ......
[论文速览] SimCSE@ Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
Pre title: SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings accepted: EMNLP 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2104.08821 code: https://githu ......
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：Unifying Large Language Model and Knowledge Graph：A RoadMap
1 Introduction 大模型和知识图谱结合的综述。 简单介绍一下大模型和知识图谱的优缺点： 如上所示。 本文主要划分为三个模块，分别为： KG-enhanced LLMs LLM-augmented KGs Synergized LLM + KG 2 Background 主要介绍了LLM和 ......
论文：Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification-基于anchor方法
论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Abstrct: ......
[论文阅读] Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization
Generalizing to Unseen Domains: A Survey on Domain Generalization 代码地址：https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code/DeepDG I. Intr ......
【论文阅读】DeepAR Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks
原始题目：DeepAR: Probabilistic forecasting with autoregressive recurrent networks 中文翻译：DeepAR:自回归递归网络的概率预测 发表时间：2020年07月 平台：International Journal of Forec ......
latexmk+make+条件编译一键编译论文生成 明评版/盲评版 单面版/双面版
用latexmk+make编译latex项目 假设latex项目的目录结构如下: . ├── build │ ├── aux │ ├── 各种临时文件 │ └── release │ ├── thesis.pdf │ └── thesis.synctex.gz ├── data │ ├── abst ......
【论文阅读笔记】（文本识别）
Read Like Humans: Autonomous, Bidirectional and Iterative Language Modeling for Scene Text Recognition ABINet CVPR 2021(Oral) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 如何对 ......
论文研读_协方差矩阵自适应演化(CMA-ES)
论文研读_协方差矩阵自适应演化 根据代码,可以看出主要包含以下几个模块: 初始化模块:定义优化函数、问题维度、初始点、步长等参数的初始化。 生成模块:随机生成λ个后代样本。 选择模块:根据适应度对后代进行排序,选择较好的μ个后代进行重组,得到新的均值。 更新模块:更新协方差矩阵、进化路径、步长等自适 ......
【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps
【论文阅读】点云地图动态障碍物去除基准 A Dynamic Points Removal Benchmark in Point Cloud Maps 终于一次轮到了讲自己的paper了 hahaha，写个中文的解读放在博客方便大家讨论 Title Picture Reference and pren ......
软件测试和调试（42 - 43题，共2分，论文）
软件测试的目的是验证软件是否满足软件开发合同或项目开发计划、系统/子系统设计文档、 SRS、软件设计说明和软件产品说明等规定的软件质量要求。通过测试，发现软件缺陷，为软件产品的质量测量和评价提供依据。 软件测试分类： ①按照开发阶段：单元测试/模块测试（对应详细设计阶段）、集成测试（对应的概要设计阶 ......
论文学习：AGCRN
Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting 用于交通预测的自适应图卷积循环网络 会议：NIPS2020 作者：Lei Bai, Lina Yao, Can Li, Xianzhi Wang, Can W ......
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 ......