Transformer
【CNN 取代 Transformer 加速 SAM】Fast SAM 笔记
将 SAM 任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用 SAM 作者发布的SA-1B数据集的1/50进行训练现有的实例分割方法 问题 1： 本文要解决什么问题？ SAM 的计算成本高，主要来自于 处理高分辨率输入的 Transformer 架构。本文想要加速 SAM 模型的推理速度。 问题 2： ......
Transformer 相关资料列表
Transformer 相关资料列表 Encoder-Decoder框架 1 Transformer 模型 1 连续词袋模型（CBOW） Word2vec Transformer 模型中的positional encoding(位置编码)计算理解 Transformer 模型中的positional ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
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。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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：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 ......
transformer结构
Transformer模型采用了一个特殊的神经网络架构，它主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个部分。这一架构是Transformer的关键组成部分，它被广泛用于自然语言处理（NLP）等任务。 编码器（Encoder）： 编码器是Transformer模型的第一个部分，用于处 ......
Transformer
自注意力机制（self-attention） 一堆向量 a set of vector : 词语、图（每个节点可以看作一个向量） 一对一：Sequence Labeling self-attention会吃一整个sequence的咨询 全连接是定长的，attention是不定长的 α计算关联性（自己 ......
2023ICCV_Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
一. Motivation (1) Retinex理论没有考虑到噪声，并且基于Retinex分解的网络通常需要很多阶段训练。 (2)直接使用从CNN从低光图像到正常光图像的映射忽略了人类的颜色感知，CNN更适合捕获局部信息，对于捕获远程依赖和非局部自相似性方面存在局限。 二.Contribution ......
Transformer
import math import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from d2l import torch as d2l def sequence_mask(X, valid_len, value=0): " ......
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记
Personalized Transformer for Explainable Recommendation论文阅读笔记 摘要 自然语言生成的个性化在大量任务中都起着至关重要的作用。比如可解释的推荐，评审总结和对话系统等。在这些任务中，用户和项目ID是个性化的重要标识符。虽然Transfome ......
transformer如何实现并行
RNN 无法并行 我们先看一个典型的基于RNN的Encoder-Decoder结构 输入是：“机器学习“，输出是“machine learning”。模型的大概工作时序是：Encoder部分，输入序列逐个送进RNN，计算出最后时刻的隐藏状态c，作为上下文信息传给Decoder。Decoder部分，将 ......
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans ......
如何降低视觉Transformer计算成本？时间冗余方法让人大吃一惊
前言 在为语言领域带来变革之后，Transformer 正在进军视觉领域，但其也有着高计算成本的问题。近日，威斯康星大学麦迪逊分校一个研究团队提出了 Eventful Transformer，可通过在视觉 Transformer 中利用时间冗余来节省成本。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权 ......
from_rnn_2_transformer-cnblog
从RNN到Transformer 各式各样的“attention” 不管是在CV领域还是NLP领域， attention实质上就是一种取权重求和的过程。使得网络focus在其应该focus的地方。 根据Attention的计算区域，可以分成以下几种： 1）Soft Attention，这是比较常见的 ......
Transformer 优缺点分析
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4909750 https://zhuanlan.zhihu.com/p/330483336 Transformer优点有位置关联操作不受限，建模能力强，通用性强，可扩展性强，能更好的进行并行运算。 Transform ......
矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm，能够将矩阵乘法模拟世界还原。 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】 ......
手动实现Transformer
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （ ......
详细了解Transformer：Attention Is All You Need
--> 原文链接：Attention Is All You Need 1. 背景 在机器翻译任务下，RNN、LSTM、GRU等序列模型在NLP中取得了巨大的成功，但是这些模型的训练是通常沿着输入和输出序列的符号位置进行计算的顺序计算，无法并行。 文中提出了名为Transformer的模型架构，完全依 ......
大模型增量训练--基于transformer制作一个大模型聊天机器人
ChatGPTBook/UniLMProj 代码地址 Folders and files Name Last commit message Last commit date parent directory .. data (Directory) update code 3 months ago i ......
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... ......
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 ......