本周主要学习了，在生成token的过程中的使用方法，以及可能遇到的问题和对应的解决方法。01 greedy（贪心算法）这个算法，每次预测token的时候，选择其中概率最大的那个token。直到预测到<end>时结束。这种算法的缺点：往往预测的句子，是没有什么意义的话，感觉说的不是人话。02 beam search这个算法是每次选择概率最大的k个，然后在该序列中依据前面已经预测过的tok
Linux patch命令Linux patch命令用于修补文件。patch指令让用户利用设置修补文件的方式，修改，更新原始文件。倘若一次仅修改一个文件，可直接在指令列中下达指令依序执行。如果配合修补文件的方式则能一次修补大批文件，这也是Linux系统核心的升级方法之一。用法：patch [-bceEflnNRstTuvZ][-B <备份字首字符串>][-d <工作目录>]
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2024-06-05 10:07:34
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0 前言：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch
重点掌握：如何将2-D的图像变为1-D的序列，操作：PatchEmbedding，并且加上learnbale embedding 和 Position EmbeddingMulti-Head Attention的写法，其中里面有2个Linear层进行维度变换~VIT历史意义： 展示了在CV中使用纯Tran
引言上一节我们讲到了什么叫做静态词向量，静态词向量有个很大的特点就是每个词的表示是固定的，这样就不能解决我们人类语言中的一词多义问题，例如“I hurt my back, while I backed my car”，这句话中前一个"back"是一个名词，表达“后背”的意思；后一个“back”是动词，表达“倒车”的意思。所以这两个词向量应该是不一样的，应该考虑上下文来确定某个词在一个句子中表达什么
1.6.1.如何表示字符串 1.6.1.1.word embedding 1.6.1.1.1.文本表示（Representation） 1.6.1.1.2.独热编码 | one-hot representation 1.6.1.1.3.整数编码 1.6.1.1.4.什么是词嵌入 | word embedding ? 1.6.1.1.5. 2中主流的word embedding算法 1.6.1.1.
前言：并不是计算机类的学生，只是因为兴趣了解过一点知识。语音学和语言学的内容我也不太懂，所以也不太会把处理语音序列和这个机制的结合很好的写出来。写这个attention是因为上次训练语音，最初用的MockingBird里的tacotron模型。刚开始时效果非常差，梯度直接消失，loss都不带动的，看的我血压飙升（也有我的问题，训练集找的不是太好），于是我翻看了它的源码，看到了几层LSTM和几层全连
最近了解下基于 Token 的身份验证，跟大伙分享下。很多大型网站也都在用，比如 Facebook，Twitter，Google+，Github 等等，比起传统的身份验证方法，Token 扩展性更强，也更安全点，非常适合用在 Web 应用或者移动应用上。Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡。传统身份验证的方法 HTTP
1.JS的垃圾回收机制
2.js几种数据类型
3. class基本语法及继承
4.new和Object.create的区别
5.箭头函数及其this问题
6. Array.sort()方法与实现机制
7.Set和Map数据结构
8.Proxy
9.CSS权重及其引入方式
10. 标签全部作用
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Alex I这个翻译模型，不仅支持200+语言之间任意两两互译，还是开源的。Meta AI在发布开源大型预训练模型OPT之后，再次发布最新成果NLLB。NLLB的全称为No Language Left Behind，如果套用某著名电影，可以翻译成“一个语言都不能少”。这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多小众语言△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都
经常有一些图像任务需要从一张大图中截取固定大小的patch来进行训练。这里面常常存在下面几个问题：patch的位置尽可能随机，不然数据丰富性可能不够，容易引起过拟合如果原图较大，读图带来的IO开销可能会非常大，影响训练速度，所以最好一次能够截取多个patch我们经常不太希望因为随机性的存在而使得图像中某些区域没有被覆盖到，所以还需要注意patch位置的覆盖程度基于以上问题，我们可以使用下面的策略从
# 理解深度学习中的 Token Patch
在深度学习的快速发展中，Token Patch作为一种新兴的技术，正在被越来越多的研究者和工程师关注。Token Patch的核心思想是将输入数据分割成多个小块（或称为tokens），并在这些小块上进行进一步处理，以便提取更加丰富的特征信息。在本文中，我们将探讨Token Patch的基本原理、实现方式和应用场景，并通过代码示例加以说明。
## 什
原创
2024-08-18 07:42:40
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Transformertransformer是一个seq2seq模型（即输入一个序列，输出一个序列），最早被用于机器翻译，如下图： 而transfomer模型的结构则主要由encoder和decoder构成，如下图： 其中encoder与decoder的参数是独立训练的； 单个encoder和decoder内部的具体结构如下图：Encoder单个encoder主要由3部分组成：输入层，注意力机制层
首先，直接放出论文中的公式: 其中，dmodel为每个词向量的维度，pos为一个句子中每个词的位置，2i也代表了词向量的维度，因此，2i <= dmodel, 因此，i的取值为：[0,1,,,1/2*dmodel];按上图的示例，机器学习，分词后为两个词“机器”、“学习” ，设定每个词的
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2024-10-10 10:35:29
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php token的生成 接口特点汇总：1、因为是非开放性的，所以所有的接口都是封闭的，只对公司内部的产品有效；2、因为是非开放性的，所以OAuth那套协议是行不通的，因为没有中间用户的授权过程；3、有点接口需要用户登录才能访问；4、有点接口不需要用户登录就可访问； 针对以上特点，移动端与服务端的通信就需要2把钥匙，即2个token。第一个token是针对接口的（api_tok
关键概念虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言，他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。预处理通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图像中减去。请注意，在 keras 环境下使用这些模型时考虑预处理方法很重要。计算机视觉模型不同，Keras 的「预处理」也不同。数据增强图像分类的数据集非常大。尽管如
valid卷积在full卷积的卷积过程中，会遇到\(K_{flip}\)靠近I的边界（K矩阵与I矩阵），就会有部分延申到I之外，这时候忽略边界，只考虑I完全覆盖\(K_{flip}\)内的值情况,这个的过程就是valid卷积。一个高为H1，宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1大于等于H2，W1大于等于W2的情况下，valid卷积的结果就是一个（H1-H2+1）*（W-W+1）的矩阵
jsonpath：对json串进行搜索安装jsonpath安装：pip install jsonpath 导入： from jsonpath import jsonpath jsonpath能通过简单的方式就能提取给定JSON中的字段。jsonpath官方地址：https://goessner.net/articles/JsonPath/在线检验jsonpath是否正确：https://www.j
#NE(Network Embedding)论文小览自从word2vec横空出世，似乎一切东西都在被embedding，今天我们要关注的这个领域是Network Embedding，也就是基于一个Graph，将节点或者边投影到低维向量空间中，再用于后续的机器学习或者数据挖掘任务，对于复杂网络来说这是比较新的尝试，而且取得了一些效果。 本文大概梳理了最近几年流行的一些方法和论文，paper主要是来自
论文标题：Pure Transformers are Powerful Graph Learners论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02505一、概述由于Transformer的完全注意力架构接收、处理和关联任意结构的输入和输出的能力，消除了将特定于数据和任务的归纳偏差融入网络架构的需要，这使得其在NLP、CV等诸多领域成为了通用架构。与大规模训练相结合，它为构建一
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2024-04-18 16:03:25
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介绍：提示：Transformer-decoder 总体介绍 本文将介绍一个 Transformer-decoder 架构，用于预测Woodsense提供的湿度时间序列数据集。该项目是先前项目的后续项目，该项目涉及在同一数据集上训练一个简单的 LSTM。人们认为 LSTM 在长序列上存在“短期记忆”问题。因此，该项目将使用一个 Transformer，它在同一数据集上优于之前的 LSTM 实现。L
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2024-06-15 12:28:32
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