transformers retentive networks视觉
梵赛优视觉科技：建设舒适的浏览体验，设计可以做什么？
在这内容为王的时代，海量的图文资讯信息充斥在我们的碎片化时间中，有驾作为百度生态体系内的汽车信息服务平台，内容建设尤为重要。那么设计有哪些手段为内容建设助力呢？接下来，我们依据阅读体验升级的设计经验，从目标拆解、痛点分析、设计打法等维度来分享设计思路。 设计目标 通过现状分析发现，对于业务而言，产品 ......
EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。 Transformers能否在获得高性能的同时，跑得和MobileNet一样快?为 ......
ICCV 2023｜利用双重聚合的Transformer进行图像超分辨率
前言 本文提出了 DAT（Dual Aggregation Transformer），是一种用于图像超分辨率 Transformer 模型。DAT 以块间和块内双重方式，聚合空间和通道特征，实现强大的建模能力。 本文转载自将门创投 作者：陈铮 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 ......
Transformer架构解析及其pytorch实现
这是笔者学习Transformer原文后手动实践的学习笔记。本文结合原文以及部分引文分析了经典transformer的所有结构，笔者使用pytorch搭建了完整的transformer（不使用pytorch封装的transformer），并用自然语言翻译数据集进行验证。关键词：Transformer... ......
avformat_network_init()解析备忘
基于ffmpeg-6.0. avformat_network_init()函数定义如下： int avformat_network_init(void) { #if CONFIG_NETWORK int ret; if ((ret = ff_network_init()) < 0) return r ......
[IJCAI 2023]Preventing Attacks in Interbank Credit Rating with Selective-aware Graph Neural Network
[IJCAI 2023]Preventing Attacks in Interbank Credit Rating with Selective-aware Graph Neural Network 问题 文章研究的是对银行间信用评价的攻击的预防。点是银行，边是银行间的借贷关系。 攻击方式有特征攻击 ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......
Cannot initiate the connection to cn.archive.ubuntu.com:80 (2403:2c80:5::6). - connect (101: Network is unreachable)
版本：ubuntu 22.04 Cannot initiate the connection to cn.archive.ubuntu.com:80 (2403:2c80:5::6). - connect (101: Network is unreachable) 嗯，被墙了。找到 /etc/apt ......
Linux namespace之：network namespace
Linux namespace系列文章 理解network namespace network namespace用来隔离网络环境，在network namespace中，网络设备、端口、套接字、网络协议栈、路由表、防火墙规则等都是独立的。 因network namespace中具有独立的网络协议栈 ......
Linux环境下sentence-transformers 之 all-MiniLM-L6-v2模型安装与使用
好记性不如烂笔头系列 一、背景： 1、之前使用chatgpt接口生成embeddings的向量维度为1536维，数据库中占用较大，所以找寻低维度的向量生成方法，减少数据占用 2、在huggingface上发现all-mpnet-base-v2及all-MiniLM-L6-v2两个模型不错，前者会生成 ......
Transformer的上下文学习能力是哪来的？
前言 有理论基础，我们就可以进行深度优化了。 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 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 ......
[IJCAI 2023]Fighting against Organized Fraudsters Using Risk Diffusion-based Parallel Graph Neural Network
[IJCAI 2023]Fighting against Organized Fraudsters Using Risk Diffusion-based Parallel Graph Neural Network 文章设计了一种基于社区的医疗保险欺诈行为检测。 模型 为了提高精度，模型设计了一组异构 ......
梵赛优视觉科技：如何进行平价版体验度量实践
关于用户体验是否可以度量的命题，之前看过很多关于体验度量相关的文章和研究，度量的模型和对应指标层出不穷。但实际操作中，往往因为涉及较多数据基建的工作，准备成本高，数据分析资源不足，追溯周期过长，价值优先级靠后等原因而中道崩殂，真正实际验证的案例也较少对外分享，一度出现人人都能说出几个模型名称，几个体 ......
Transformer详解
前言 在17年，自然语言处理领域还在被RNN统治，当时的seq2seq任务还是用带encoder-decoder结构的RNN。然而RNN天然具有一个缺点：计算效率低。 随后的transformer也是encoder-decoder结构，但是其中信息关联采用了attention机制，而不是RNN的循环 ......
GPT——生成式预训练Transformer
GPT最近很火呀，那什么是GPT呢？ 机器学习领域有个很好的模型叫 Transformer注意力模型，然后在此基础上发展出了包括GPT、BERT、GPT2.0以及GPT3.0等等。其发展历程大概是： （1）2018年，OpenAI基于Transformer提出了GPT； （2）2018年，Googl ......
【NIPS2021】Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers
来自微软（*^____^*） 论文地址：[2107.00641] Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers (arxiv.org) 代码地址：microsoft/Focal-Transforme ......
yarn 出现 【 info There appears to be trouble with your network connection. Retrying... 】超时问题解决
第一种解决方案 # 调整为taobao镜像源 yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org 我用了没用，可以试试 第二种解决方案 要在项目根目录下创建后缀名为 .yarnrc 的文件，并设置 network-timeout 的值为 ......
围绕 transformers 构建现代 NLP 开发环境
本文将从“样本处理”，“模型开发”，“实验管理”，“工具链及可视化“ 几个角度介绍基于 tranformers 库做的重新设计，并简单聊聊个人对“软件2.0”的看法。 ......
Sensor Network
题目描述 A wireless sensor network consists of autonomous sensors scattered in an environment where they monitor conditions such as temperature, sound, an ......
docker network
docker network 常用命令 docker network ls 查看所有的网络模式 docker network create 创建网络模式 docker network rm 删除网络模式 docker network inspect xxx 查看网络模式的信息 网络模式 bridge ......
如何成功将 API 客户的 transformer 模型推理速度加快 100 倍
🤗 Transformers 已成为世界各地数据科学家用以探索最先进 NLP 模型、构建新 NLP 模块的默认库。它拥有超过 5000 个预训练和微调的模型，支持 250 多种语言，任君取用。无论你使用哪种框架，都能用得上它。 虽然在 🤗 Transformers 中试验模型很容易，但以最高性能 ......
RWKV解读：在Transformer的时代的新RNN
转载地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/656323242 作者：徐传飞 在Transformer时代，介绍一个非Transformer架构的新网络——RWKV，RWKV是一种创新的深度学习网络架构，它将Transformer与RNN各自的优点相结合，同时实现高度并行化训 ......
一个简单的 Python 实现希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称HHT）的例子
import numpy as np from scipy.signal import argrelextrema def emd(data): """ 经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD） """ # 找到极值点 max_points, min_poin ......
为什么基于transformer的序列分类不用decoder模块？
Transformer原本是为机器翻译设计的编码-解码(Encoder-Decoder)结构。在序列分类任务中,主要利用的是Transformer的Encoder模块来获取输入序列的特征表示,而不需要Decoder模块,主要有以下原因: 解码模块主要用来生成目标序列,而分类任务只需要判别整个源序列的 ......
【学习笔记】Transformer
在看Transformer之前，建议先学习一下Self-attention。 同样，这边笔记是参考李宏毅老师的课程和ppt，感兴趣的可以去看原视频~ Sequence-to-Sequence 没错！Transformer是一个sequence-to-sequence (Seq2Seq) 的模型，也就 ......
【计算机视觉开发（二）】： 基于yolov5实现调用视频、摄像头进行目标检测
前言： 上一篇文章写了初步的使用yolov5进行图片的检测，移步:【计算机视觉开发（一）】： yolov5与python环境安装 这一篇继续上文没写完的内容，利用电脑摄像头或者手机ip摄像头进行目标检测。 视频检测 保持cmd进入虚拟环境，命令： conda activate your_env_na ......
RetNet：万众期待的 Transformers 杀手
动动发财的小手，点个赞吧！ Transformer 已成为大语言模型上的架构，因为它有效地克服了循环神经网络 (RNN) 的顺序训练问题。然而，Transformer也并不完美，因为它们仅解决了所谓“impossible triangle”的两条臂。微软的 RetNet 声称位于这个“impossi ......
【计算机视觉开发（一）】： yolov5与python环境安装
前言： 最近正在学习计算机视觉开发这块，打算开通一个专栏记录学习总结以及遇到的问题汇总。本篇是这个系列的第一篇，主要是环境安装以及yolov5的介绍。 关于计算机视觉： 参考:百度百科-关于计算机视觉) 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进 ......
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE
（VGG）VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 阅读笔记（22.10.05） 摘要：本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用（3，3）卷积核的体系结构增加深度的网络进行 ......
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（VDSR）阅读笔记（22.10.07）使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要：使用一个非常深的卷积神经网络，灵感来源于VGG-Net。本文发现，网络深度增加 ......