详解Transformer0 前言1 详解Transformer1.1 高层Transformer1.2 输入编码1.3 Self-Attention1.3 Multi-head Attention1.4 Encoder-Decoder Attention1.5 损失层2 编码位置3 总结 0 前言注意力机制是在2014年提出，并在近年广泛的应用在深度学习中的各个领域，例如在计算机视觉方向用于捕
阅读本文前置条件需要你掌握接口和抽象类的基本定义与区别。小例子抽象类 一说到公司的财务人员，大家都知道他的行政职能是什么。 这个职位就是抽象类。其中那套财政处理流程就是抽象类中具体的方法。 这个抽象类（职位）并不能直接处理财务问题，只是规定了在这个职位上的人应该遵循这套办事流程。具体类 每个职员都有各自不同的特性，比如工资差异，回家的方式等。 这个人员就是具体的类，继承自这个财务职位，但
首先来看自然连接的定义： 自然连接：是一种特殊的等值连接，它要求两个关系进行比较的分量必须是相同的属性组，并且在结果集中将重复属性列去掉。 一个简单的例子，将下列关系R和S进行自然连接：R：A B Ca &nb
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2023-09-07 18:16:23
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知识推理可以简单的分为演绎推理和归纳推理。 演绎推理是从知识推导出事实的过程。 归纳推理是从事实推导出知识的过程。 例子1：演绎推理 已知： 黑人不容易当上总统； 奥巴马是黑人； 推出： 奥巴马不容易当上总统； 例子2：归纳推理 已知：
【原理篇】一文读懂Transformer前言一、Transformer是什么？1-1、 Transformer的结构：1-2、 自注意力机制1-3、使用位置编码表示序列的顺序1-4、Add&Normalize1-5、全连接层Feed Forward1-6、Decoder整体结构1-7、输出1-8、transformer的优缺点：二、Self-Attention的实现2-0、过程2-1、准
文章目录1. transformer的基本结构2. 模块详解2.1 模块1：Positional Embedding2.2 模块2：Multi-Head Attention2.2.1 Scaled Dot-Product Attention2.2.2 Multi-Head2.3 模块3：ADD2.4 模块4：Layer Normalization2.5 模块5：Feed Forward NetWo
## 少儿编程递归算法：Python中的斐波那契数列
在少儿编程中，递归算法是一个很重要的概念。其中，斐波那契数列是一个经典的例子，可以帮助孩子们理解递归的原理和应用。在Python语言中，我们可以很容易地编写斐波那契数列的递归算法，让我们一起来看看具体的实现。
### 什么是斐波那契数列？
斐波那契数列是一个数学上的经典问题，其定义如下：数列的第一个和第二个数字是1，从第三个数字开始，每个
注意力Attention这种操作具有**排列不变性**，输入元素位置的变动不会对注意力结果产生影响，从而模型无法感知位置信
斐波那契数，通常用F(n)表示，形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0) = 0，F(1) = 1 F(n) = F(n - 1) + F(n - 2)，其中 n > 1 给你 n ，请计算 F(n) 。示例 1：输入：2 输出：1解释：F(2) = F(1) + F(0) =
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2023-08-24 12:01:28
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from IPython.display import Image
Image(filename='images/aiayn.png') 在过去的一年里，中的变形金刚。除了在翻译质量上产生重大改进外，它还为许多其他 NLP 任务提供了新的架构。论文本身写得很清楚，但传统观点认为要正确实施是相当困难的。在这篇文章中，我以逐行实现的形式展示了该论文的“注释”版本。我重新排序并删除了原始
想要了解Bert，那么你需要先从tranformer框架了解清楚。
原创
2023-07-20 09:33:06
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近两年来，Bert模型非常受欢迎，大部分人都知道Bert，但却不明白具体是什么。一句话概括来讲：BERT的出现，彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系，提出龙骨级的训练词向量概念。想要了解Bert，那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。1. Attention在学会 Transformer 和 Bert 之前，
原创
2021-02-04 20:30:36
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近两年来，Bert模型非常受欢迎，大部分人都知道Bert，但却不明白具体是什么。一句话概括来讲：BERT的出现，彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系，提出龙骨级的训练词向量概念。想要了解Bert，那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。Attention在学会Transformer和Bert之前，我们需要理解A
原创
2021-04-06 20:49:26
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本篇整理 Transformer 架构，及在 Transformer 基础上衍生出来的 BERT 模型，最后给出 相应的应用案例。1.Transformer的架构Transformer 网络架构架构由 Ashish Vaswani 等人在 Attention Is All You Need一文中提出，并用于机器翻译任务，和以往网络架构有所区别的是，该网络架构中，编码器和解码器没有采用 RNN 或
目录torch.nn子模块transformer详解nn.TransformerTransformer 类描述Transformer 类的功能和作用Transformer 类的参数forward 方法参数输出示例代码注意事项nn.TransformerEncoderTransformerEncoder 类描述TransformerEncoder 类的功能和作用TransformerEncoder
前言基于上一篇经典网络架构学习-Transformer的学习，今天我们来使用pytorch 搭建自己的transformer模型，加深对transformer的理解，不仅在NLP领域绕不开transformer，而且在CV领域也是很火热，很多模型都用到了注意力机制。Transformer完整代码安装好pytorch开发环境，可以直接跑的。也可以直接用cpu跑我下面的transformer代码，数据
# 学习实现Transformer架构的指南
Transformer是一种强大的神经网络架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）和其他领域。它由Vaswani等人在2017年提出，利用自注意力机制来处理序列数据。本文将带你了解实现Transformer架构的整个流程，并提供代码示例和详细解释。
## 1. 实现流程
以下是实现Transformer架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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主体框架包括以下几个部分： data.py: 负责数据预处理，包含字符切割、转换为token等； model.py: 负责模型构建； main.py: 主要脚本，负责训练模型； generate.py: 负责用训练好的模型生成新文本。以下对每个脚本中的代码进行详细解释： data.py中包含两个主要类： Dictionary和Corpus（语料库）第一个类Dictionary负责构建word与in
前言Transformer介绍Transformer for CVTransformer类网络部署参考资料前言浅谈 Transformer 原理以及基本应用以及模型优化的一些思考。Transformer介绍Transformer 最早出自Google 2017年发布的论文：Attention is all you need。Transformer 结构提出在于完全摈弃了传统的循环的"encoder
虽然Transformer架构已经成为NLP任务事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们的研究表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准任务时，我们提出的Vi
