transformers replacing softmax vision
CF1506D - Epic Transformation
思路 用优先队列模拟 ac代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; using i64 = long long; const i64 inf = 8e18; typedef pair<int, int> pii; const int N = 5 ......
LLM series: Transformer
🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记
Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
[NLP复习笔记] Transformer
1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层，每层包含 一个 \( ......
RNN 和 Transformer 复杂度比较
这里假设BatchSize为 1，就是单样本的情况。 原始 RNN 块： （1）单步计算 H，包含两个矩阵向量乘法，和一个激活，复杂度HidSize² （2）一共有SeqLen步，所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块： （1）单步计算 F I C_hat O，包含八个矩阵向 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......
CF1707E Replace
由题意可以发现一个性质： \[f[(l, r)] = \bigcup_{i = l}^{r - 1} f[(i, i + 1)] \]进而可以推广至： \[f^k[(l, r)] = \bigcup_{i = l}^{r - 1} f^k[(i, i + 1)] \]证明显然，即若 \([l_1, ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
CMU DLSys 课程笔记 2 - ML Refresher / Softmax Regression
CMU DLSys 课程笔记 2 - ML Refresher / Softmax Regression 本节 Slides | 本节课程视频 这一节课是对机器学习内容的一个复习，以 Softmax Regression 为例讲解一个典型的有监督机器学习案例的整个流程以及其中的各种概念。预期读者应当 ......
ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现
本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）原理详解
概率霍夫变换（Progressive Probabilistic Hough Transform）的原理很简单，如下所述： 1.随机获取边缘图像上的前景点，映射到极坐标系画曲线； 2.当极坐标系里面有交点达到最小投票数，将该点对应x-y坐标系的直线L找出来； 3.搜索边缘图像上前景点，在直线L上的点 ......
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation）
5、flink任务中可以使用哪些转换算子（Transformation） <div id="content_views" class="htmledit_views"> <h1>1、什么是Flink中的转换算子</h1> 在使用 Flink DataStream API 开发流式计算任务时，可以将一 ......
pandas替换数据 典型应用 replace
替换数据 replace方法可以对数据进行批量替换： s.replace(0, 5) # 将列数据中的0换为5 df.replace(0, 5) # 将数据中的所有0换为5 df.replace([0, 1, 2, 3], 4) # 将0～3全换成4 df.replace([0, 1, 2, 3], ......
Visual Transformer 与归纳偏置
开端 ViT（Visual Transformer）是 2020 年 Google 团队提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型，但是当训练数据集不够大的时候，ViT 的表现通常比同等大小的 ResNets 要差一些。 为什么呢？寻找答案的过程中，发现了 归纳偏置 这个概念。 在阅读 ......
transformers 系列
Attention 注意力机制【1】-入门篇 注意力机制【2】- CV中的注意力机制 注意力机制【3】-Self Attention 注意力机制【4】-多头注意力机制 注意力机制【5】Scaled Dot-Product Attention 和 mask attention 注意力机制【6】-tra ......
Pandas - apply、agg、transform 函数
apply：行或列的操作。 agg：聚合，可以传递字典，对多个列使用不同的函数。最终结果可能会合并，与原 DataFrame 列长度不保持一致。 transform：转换，也可以对多个列使用不同的函数。但是最终结果与原 DataFrame 列长度保持一致，不会聚合。 ......
VIT Vision Transformer
VIT Vision Transformer 目录VIT Vision TransformerViT模型结构图像划分PatchLinear Projection of Flatted PatchesPatch+Position Embedding分类向量和位置向量EncoderMLP Head（全连 ......
Swin Transformer
Swin Transformer 目录Swin Transformer简介VIT的缺陷核心创新总体结构和运作网络细节Patch partitionLinear EmbeddingPatch MergingSwin Block模块W-MSASW-MSAAttention Mask计算成本分析主要优势S ......
DETR基于Transformer目标检测
DETR基于Transformer目标检测 目录DETR基于Transformer目标检测DETR网络结构和NLP Transformer对比Object QueryFFN为什么DETR不需要NMS优缺点参考资料 DETR首次将Transformer应用到了目标检测任务中。图像会先经过一个传统的CN ......
webpack概念（模块热替换HMR hot module replacement ）
（？？？后续需要再过一遍） 模块热替换(HMR - hot module replacement)功能会在应用程序运行过程中，替换、添加或删除 模块，而无需重新加载整个页面。主要是通过以下几种方式，来显著加快开发速度： 保留在完全重新加载页面期间丢失的应用程序状态。 只更新变更内容，以节省宝贵的开发 ......
C# Replace：一个熟悉而又陌生的替换
C# Replace：一个熟悉而又陌生的替换 阅读目录 前言 一、String.Replace() 的几个重载 1、Replace(Char, Char) 2、String.Replace(String, String) 3、Replace(String, String, StringCompari ......
清华提出全新代理注意力范式：Softmax注意力与线性注意力的优雅融合
前言 来自清华大学的研究者提出了一种新的注意力范式——代理注意力 (Agent Attention)。 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。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......
【Transformer 基础系列】手推显存占用
https://zhuanlan.zhihu.com/p/648924115 本文试图以最清晰的方式手动推导 Transformers 每一步的参数量到显存、计算量问题。理解底层，才能更好的做训练和优化。可能是目前最全的大模型显存优化方案分析。 本文内容包括（1）模型训练和推理过程中的显存占用（2） ......
Unity3D 通过transform实现人物移动还是velocity详解
Unity3D是一款非常流行的游戏引擎，它提供了多种方式来实现游戏中的人物移动。其中，最常用的两种方法是通过transform组件和通过velocity属性来实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发的技术大佬，欢迎你来交流学习。 通过tr ......
UNIQUE VISION Programming Contest 2023 Christmas (AtCoder Beginner Contest 334)
UNIQUE VISION Programming Contest 2023 Christmas (AtCoder Beginner Contest 334) A - Christmas Present 代码: #include <bits/stdc++.h> using namespace std ......
kettle从入门到精通 第二十六课 再谈 kettle Transformation executor
1、前面文章有学习过Transformation executor ，但后来测试kettle性能的时候遇到了很大的问题，此步骤的处理性能太慢，导致内存溢出等问题。所以再次一起学习下此步骤的用法。 2、 如下图中rds-sametable-同步逻辑处理使用的是Transformation execut ......
Configuration 'compile' is obsolete and has been replaced with 'implementati解决方案
Android Studio更新到3.1.2编译之前的项目直接抛出下面的异常，这让我很是头疼，经过一翻查找发现是我们配置文件中的API已经过期，我对过期的API进行修改就Over了 1、异常显示 Configuration ‘compile’ is obsolete and has been rep ......
transformer 预测 ENSO
第一篇《A self-attention–based neural network for threedimensional multivariate modeling and its skillful ENSO predictions 》 发表在Sci Adv. 张荣华 起名3D-Geoforme ......
可视化学习：CSS transform与仿射变换
在几年前，我就在一些博客中看到关于CSS中transform的分析，讲到它与线性代数中矩阵的关系，但当时由于使用transform比较少，再加上我毕竟是个数学学渣，对数学有点畏难心理，就有点看不下去，所以只是随便扫了两眼，就没有再继续了解了。现在在学习可视化，又遇到了这个点，又说到这是可视化的基础知... ......
transformer总体架构
transformer总体架构 目录transformer总体架构循环神经网络总体架构EncoderDecoder输入输出层模型输入位置编码模型输出自注意力机制关于QKV的理解Q, K, V 及注意力计算多头注意力机制多头注意力机制作用Feed Forward 层参考资料 论文地址：Attentio ......