问题：自回归：解码器具有自回归属性，生成每一个单词都依赖之前生成的单词，非并行的，速度慢解决方法：非自回归并行产生输出，在推断时候降低了一个数量级的延迟思路：首先理解和解释属于语句，同时预测一系列数字，然后通过直接复制输入文本来启动并行解码器，数字表示每个单词在输出语句中要求多少空间。自回归和非自回归对比：自回归计算公式：非自回归计算公式：，目标语句长度T由独立条件分布建模。该模型仍然具有显式似然
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2024-09-03 12:18:09
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写在前面由于具有优越的全局依赖建模能力，Transformer及其变体已成为许多视觉和语言任务的主要结构。然而，在视觉问答（VQA）和指向性表达理解（REC）等任务中，多模态预测通常需要从宏观到微观的视觉信息。因此，如何动态地调度Transformer中的全局和局部依赖建模成为一个新兴的问题 。在本文中，作者提出了一个依赖于输入样本的路由方案TRAnsformer routing（TRAR），来解
文章目录1.Autoregressive models1.1几种自回归模型介绍2.Autoencoding models2.1 BERT2.2 ALBERT2.3 RoBERTa2.4 DistilBERT2.5 还有许多3.Sequence-to-sequence models4.Multimodal models 网页地址： https://huggingface.co/transforme
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2023-09-25 07:41:27
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逻辑回归逻辑回归解决二分类问题，分类结果记作0，1sigmod函数sigm(x) = 1/(1+exp(−?))输入x向量经过神经网络，通过sigmod(x,w)映射为集合(0,1)中的一个实数二分类问题中，目标是找到一条直线将数据样本分成两类，可简化为：求P(y=1,w,x) = 1/2时的权重w，其中 w,x为向量伯努利概型结果为1的概率 P(y|θ) = θ结果为0的概率 P(y|θ) =
Transformer解读和实战背景循环神经网络(RNN)，LSTM，GRU等循环结构的神经网络已经在NLP应用任务中取得了卓越的表现，循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置考虑计算，产生对应位置的隐藏状态ht，ht是前一状态ht-1和位置t的函数，这种顺序序列特性使得网络无法进行并行计算，对于较长的输入序列而言，其弊端就更加明显。 Transformer是第一个完全依靠自我注意来计算其输入和输出
目录Transformer流程Attention机制模块解析Embedding和Positional EncodingEmbeddingPositional EncodingEncoderMulti-Head AttentionFeed Forward Network（FFN）Add & Norm残差 Add层归一化 Layer normalizationEncoder总结Decoder
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2024-09-05 14:28:56
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线性回归模型在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做
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2024-08-05 18:19:55
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transformer核心复现一文读懂transformer一文读懂bert图解transformerimport torch
import torch.nn.functional as F
import numpy as np
import math, copy, time
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot
1. 绪论第一个在PSNR和MS-SSIM都优于BPG的学习模型。引入自回归模型改善熵模型，虽然自回归模型计算很慢，但作者发现在图像压缩领域，自回归模型与多层先验模型互补，能够比之前的模型更能挖掘隐层表示的概率结构。训练目标如下：其中，是拉格朗日乘子平衡压缩率和失真，是自然图像的未知的分布，代表量化操作。代表encoder，将隐层量化，是离散熵模型，是decoder，代表重构图像。rate项对应隐
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2024-04-03 15:04:24
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序列转录模型：给一个序列生成另外一个序列本文仅仅使用了注意力集中机制没有用循环或者卷积RNN缺点：1）无法并行 2）起初的隐藏信息可能会被丢掉，内存需要很大起初attention用于将encoder的信息更好的传给decoderencoder是想输入转变为一系列的向量，将x1-xn变为z1-zn Z是词所对应的向量自回归：当前状态的输入需要依赖过去状态的输出 en
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2023-06-15 21:13:13
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自监督学习是一种创新的学习范式，其特点是模型能够从未标记数据中通过内部生成的监督信号进行学习，通常这种学习通
原创
精选
2024-10-30 00:39:25
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自监督学习是一种创新的学习范式，其特点是模型能够从未标记数据中通过内部生成的监督信号进行学习，通常这种学习
原创
2024-10-30 22:12:26
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Transformers预测未来：关注下一帧和时间序列预测关注人工智能学术前沿 回复 ：ts355秒免费获取论文pdf文档，及项目源码摘要直到最近，递归神经网络还是捕获时序相关性的最佳方法之一。然而，随着Transformer的引入，已经证明了只有注意机制而没有任何RNN的体系结构可以改进各种序列处理任务(例如NLP)的结果。此后的多项研究表明，类似的方法可以应用于图像、点云、视频、音频或时间序列
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2024-05-19 18:27:55
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transformers的近期工作成果综述基于 transformer 的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(T-NLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，甚至图像处理任务。在本文中，对基于transformer 的工作成果做了一个简单的总结，将最新的transformer 研究成果(特别是在2021年和
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2024-04-15 15:20:40
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概述学习机器学习中不同的回归类型，包括线性回归和逻辑回归每种回归方法都有自己的回归方程和回归系数在本文中，我们将介绍7种不同的回归类型Introduction线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中最先学习的算法。由于它们的流行，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。稍微有点参与的人认为他们是所有形式的回归分析中最重要的。事实上，回归有无数种形式，可以进行。每种形式都有其自身的重要性和最适合应用
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2024-07-09 11:35:09
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目录逻辑回归尝试用线性回归解决分类问题Sigmoid函数新假设函数详解决策边界（decision boundary）线性决策边界非线性决策边界代价函数简化代价函数逻辑回归的梯度下降优化多类别分类问题（Multiclass Classification）一对多（一对余）思想（one-vs-all or one-vs-rest）逻辑回归前面有学到过，可以按照任务的种类，将任务分为回归任务和分类任务。
当今自然语言处理领域中最重要和最成功的模型之一是Transformer模型。它是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初由Google公司的研究人员提出，并被广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等任务中。 Transformer模型之所以被广泛使用，是因为它在自然语言处理任务中取得了相当不错的结果。与传统的递归神经网络（如循环神经网络）不同，Transformer使用了全连接层和注意力
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2023-12-13 06:37:55
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1. 自变量自回归模型的含义是什么? 自变量自回归模型是自回归模型的扩展,可以考虑多个自变量之间的相互影响,建立每个自变量的回归方程。2. 自变量自回归模型适用于什么场景? 多个时间序列数据间存在较强相关性,每个时间序列的数据点同时受到其他时间序列的数据影响。3. 自变量自回归模型与一元自回归模型的区别是什么? 一元自回归模型仅考虑单个时间序列自己的历史数据,自变量自回归
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2023-11-23 19:47:25
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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图画的很清晰，Decoder分为两个部分，Self Attention和Encoder Attention：
原创
2022-12-08 14:44:33
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