transformers revisiting attention spatial
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议:ACL,时间:2023,学校:北京航空航天大学,多伦多大学 关键词:基于张量分解;频率注意力;正则化 摘要: 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合,忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法:一种频率注意力(FA)模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
nn.transformer
torch上给的案例 transformer_model = nn.Transformer(nhead=16, num_encoder_layers=12) # 创建一个具有16个注意力头和12个编码器层的Transformer模型 src = torch.rand((10, 32, 512))# ......
[Codeforces] CF1506C Epic Transformation
Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了,但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),你可以对其进行下列操作: 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
呼吸灯的实现 用transform和animation实现
实现前端呼吸灯效果,录音效果 效果图如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer
ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题? 场景文本端到端识别任务中,检测和识别两个任务的协同作用十分关键,然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用(shared backbone, shared encoder, shared quer ......
打败VIT?Swin Transformer是怎么做到的
https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中,我们介绍过VIT(Vision Transformer) ,它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上,取得了比肩ResNet的效果,成功证明了Transf ......
Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
目录概符号说明MotivationChebNetII代码 He M., Wei Z. and Wen J. Convolutional neural networks on graphs with chebyshev approximation, revisited. NIPS, 2022. 概 作 ......
CF1506C Epic Transformation
CF1506C Epic Transformation Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了,但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),你可以对其进行下列操作: 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq ......
记录--居中为什么要使用 transform?
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识,希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题,其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多,比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现,垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
论文阅读笔记:Revisiting Prototypical Network for Cross Domain Few-Shot Learning
标题:重新审视用于跨领域少样本学习的原型网络 研究背景: 问题背景:原型网络是一种流行的小样本学习方法, 其网络简单而直观,对于小样本学习问题有着较好的表现,尤其是在图像分类等领域。 存在问题:然而,当推广到跨领域的少样本分类任务时,其性能出现了大幅度下降,这严重限制了原型网络的实用性。 研究动机: ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议:SIGIR,时间:2023,学校:苏州大学计算机科学与技术学院,澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院,Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要: 原因:现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径,缺乏可解释性。 方法迁移:由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
How Attentive are Graph Attention Networks?
目录概符号说明GATv2代码 Brody S., Alon U. and Yahav E. How attentive are graph attention networks? ICLR, 2022. 概 作者发现了 GAT 的 attention 并不能够抓住边的重要性, 于是提出了 GATv2 ......
自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后,输出可以被认为是一个矩阵,其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上,这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo(Embeddings from Language Models) ......
关于TRANSFORM_TEX的一些问题
这个函数是用来控制shader面板中的tilling和offset的,本质为 uv * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw; 但是使用TRANSFORM_TEX时需要注意的是,函数内部似乎没有封装完整,假如有类似于 TRANSFORM_TEX(uv + 20, _Main ......
机器学习——Transformer
10.6.2节中比较了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力(self-attention)。值得注意的是,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。因此,使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng ......
最高加速9倍!字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎
前言 近年来,Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型,但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq,大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理,也打 ......
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence-读书笔记
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence:2022 背景: 该论文结合了SuperGlue和CATs,将里面所有手工制作的部分都代替了。将CATs引入该模型,用Transformer取代手工制作的成本聚合方法,用于具有自 ......
Transformers 中原生支持的量化方案概述
本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述,以助于读者进行方案选择。 目前,量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 到目前为止,transformers 已经集成并 原生 支持了 bitsandbytes 和 aut ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例,请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
大语言模型里的Transformer还可以这么用?
前言 自 LLM 诞生以来,我们见到了很多把 LLM 接到 Vision Backbone 后面的算法,那么有两个自然的问题:(1)LLM 的 Transformer 是否可以直接处理视觉 Token?(2)LLM 的 Transformer 是否可以提升处理视觉 Token 的 Performan ......
《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》阅读笔记
论文标题 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》 Swin 这个词貌似来自后面的 Shifted Windows Shifted Windows:移动窗口 Hierarchical:分层 作者 ......
Self-Attention公式解释
Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理(NLP)领域中,它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子,考虑这个句子: “The cat, which was very hungry, finally found its food in the kit ......
DeepMind指出「Transformer无法超出预训练数据实现泛化」,但有人投来质疑
前言 难道 Transformer 注定无法解决「训练数据」之外的新问题? 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 ......
重新审视Transformer:倒置更有效,真实世界预测的新SOTA出现了
前言 反转Transformer,变成iTransformer。 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 ......
2023CVPR_Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image Deblurring
一. Motivation 1. Transformer在解决全局表现很好,但是复杂度很高,主要体现在QK的乘积: (We note that the scaled dot-product attention computation is actually to estimate the corre ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network:SFMNet 1.网络采用U-Net结构,其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支,FRB是频域分支,分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构: class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
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 | ......
《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 ......
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 ......