一、说明         在快速发展的人工智能和机器学习领域，一项创新因其对我们处理、理解和生成数据的方式产生深远影响而脱颖而出：Transformers。Transformer 彻底改变了自然语言处理 （NLP） 及其他领域，为当今一些最先进的 AI 应用程序提供动力。但究竟什么是变形金刚，它们如何以如此开创性的方式转换数据？本文揭开了 Transformer 模型内部工作的神秘面纱，重点介绍了编码器架构。我们将首...

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 et al., 2016, Lin et al., 2017, Paulus et al., 2017)，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 (Vaswani et al., 2017)。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...

Transformer学习-最简DEMO实现字符串转置 一.代码二.参考三.输出 背景:调试AI加速卡在Pytorch训练时的精度问题,搭建了一个简单的Transformer,设置随机种子,保证每次重训练loss完全一致,可以直接对比各算子的计算误差 一.代码 import osimport randomimport numpy as npimport torchfrom torch.utils.data i...

通过多尺度特征融合，模型能够捕捉到不同层次的视觉细节，而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系，有效地整合全局上下文信息，让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势，不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力，还能提高模型的性能，因为它可以更好地利用计算资源，通过并行处理不同尺度的特征来提高计算效率。 本文分享8种多尺度特征融合+transfor...

1、引言 论文链接： https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Touvron_Going_Deeper_With_Image_Transformers_ICCV_2021_paper.pdf         由于目前对图像 Transformer[1] 的优化问题研究很少，Hugo Touvron 等[2] 构建和优化了更深的用于图像分类的 Trans...

继续： 政安晨：【深度学习处理实践】（八）—— 表示单词组的两种方法：集合和序列https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/136762323 Transformer是一种架构，用于在自然语言处理（NLP）和其他任务中进行序列到序列（seq2seq）学习。它于2017年由Vaswani等人提出，成为深度学习领域的重要里程碑。 编码器部分由多个相同的层组成，每层都包...

文章目录 PyTorch+Transformers训练一个大语言模型傻瓜教程关于大语音模型的一些新闻相关库安装及库引用相关库作用库引用 大语言模型的数据集通常来源于多种多样的文本资源六类数据集类型常见数据集资源抱抱脸Hugging Face中集成的数据集pytorch中相关数据集 Alpaca数据集模型选择与训练训练参数设置TrainingArgumentsLoRAConfig 大语言模型训练时常用参数类型以下是一些...

💡💡💡本文独家改进：CVPR2024 TransXNet助力检测，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下： 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5...

0.论文摘要 摘要——自然语言任务的Transformer model模型的惊人结果引起了视觉社区的兴趣，以研究它们在计算机视觉问题中的应用。在它们的显著优点中，与递归网络例如长短期记忆（LSTM）相比，Transformer能够模拟输入序列元素之间的长依赖性，并支持序列的并行处理。与卷积网络不同，Transformer的设计需要最小的偏差，自然适合作为集函数。此外，Transformer的简单设计允许使用类似的处理...

在这篇博客中，我们将深入探索 🤗 Transformers —— 一个为 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 设计的先进机器学习库。🤗 Transformers 提供了易于使用的 API 和工具，使得下载和训练前沿的预训练模型变得轻而易举。利用预训练模型不仅能减少计算成本和碳足迹，还能节省从头训练模型所需的时间和资源。这些模型支持多种不同模态的常见任务，如： 自然语言处理（NLP）：文本分类、命名实体识别...