Transformer 是谷歌大脑在 2017 年底发表的论文 attention is all you need 中所提出的 seq2seq 模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而 BERT 就是从 Transformer 中衍生出来的预训练语言模型这篇文章分为以下几个部分Transformer 直观认识Positional EncodingSelf Attention
参考： https://www.bilibili.com/video/BV1UL411g7aX/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=de203b26ba8599fca1d56a5ac83a051c一、什么是Transformer Transformer和RNN,CNN不一样，整个网络结构完全由Attention机
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2024-06-04 19:01:56
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编辑：LRS导读：随着神经网络的发展，各种各样的模型都被研究出来，卷积、Transformer也是计算机视觉中国常用的模型，而最近清华大学发表了一篇survey，研究结果或许表明全连接层才是最适合视觉的模型，并将迎来新的AI范式转换！多层感知机（MLP）或全连接（FC）网络是历史上第一个神经网络结构，由多层线性层和非线性激活叠加而成，但受到当时硬件计算能力和数据集大小的限制，这颗明珠被埋没了数十年
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2024-09-18 19:59:47
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正文共3758张图，4张图，预计阅读时间18分钟。1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。2、论文1《convolutional
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2024-05-22 20:01:26
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# 实现双分支CNN（双路径卷积神经网络）在PyTorch中的工作流程
在这篇文章中，我们将指导初学者如何在PyTorch框架下实现一个双分支卷积神经网络。双分支CNN是一种具有两个并行路径的网络架构，各自提取特征并最终合并，通常用于图像分类、物体检测以及其他计算机视觉任务。
## 开发流程说明
首先，我们需要明确整个实现过程中的步骤。下面是一个简单的流程表格，展现了实现双分支CNN的主要步
原创
2024-09-08 05:40:43
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作者丨王云鹤导读到底CNN和Transformer哪个更好？当然是强强联手最好。华为诺亚实验室的研究员提出一种新型视觉网络架构CMT，通过简单的结合传统卷积和Transformer，获得的网络性能优于谷歌提出的EfficientNet，ViT和MSRA的Swin Transformer。摘要近年来，Transformer在视觉领域吸引了越来越多的关注，随之也自然的产生了一个疑问：到底CNN和Tra
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2024-04-16 09:59:13
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、作者丨杜伟、陈萍导读无残差连接或归一化层，也能成功训练深度transformer。尽管取得了很多显著的成就，但训练深度神经网络（DNN）的实践进展在很大程度上独立于理论依据。大多数成功的现代 DNN 依赖残差连接和归一化层的特定排列，但如何在新架构中使用这些组件的一般原则仍然未知，并且它们在现有架构中的作用也依然未能完全搞清楚。残差架构是最流行和成功的，最初是在卷积神经网络（CNN）的背景下开发
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2024-04-19 15:48:23
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1.RNN和CNN的局限性RNN是seq2seq的模型，RNN不易平行化，如果是单向的话，要输出\(b^3\)，需要先看完\(a^1, a^2, a^3\)。如果是双向的话，可以看完整个句子。CNN在高层的时候，可以考虑距离更长的信息，CNN易于并行化。CNN的缺点是，考虑的只是局部内容，要考虑长距信息，需要叠加很多层。2.Self-attentionattention和bi-RNN有同样的能力，
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2024-04-08 20:58:08
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Transformer模型由《Attention is all your need》论文中提出，在seq2seq中应用，该模型在Machine Translation任务中表现很好。动机常见的seq2seq问题，比如摘要提取，机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型。而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现；CNNcnn 通过进行卷积，来实现对输入数
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2024-04-30 04:12:41
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跟风，听说最近Transformer很热，那肯定有其过人之处，今天大概看了一下最基础版的Transformer，简单说说体会和理解吧，不一定对，希望路过的大神指点。要说是革命性的变革，那显然不是，Transformer和CNN以及RNN等都是机器学习的范畴，要说一点没变，那也不是，Transformer最大的特点，个人理解，是其Self-Attention机制，至于说这个机制是从哪儿得到的启发，暂
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2024-04-09 11:13:01
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单位：NUS颜水成团队 ArXiv：https://arxiv.org/abs/2205.12956 （待开源）导读：当研究者在设计新的Transformer结构时，多数会考虑Transformer全局建模时与局部细节捕捉相结合的思路。例如，CNN和Transformer混合结构很多，要么串联要么并联构成local-global model。本篇中，作者将CNN和自注意力集成到一个模块内，也是多
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2024-04-16 21:12:25
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©作者 | 机器之心编辑部由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉 Transformer（ViT）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNN）那样高效地执行。这就带来了一个问题：视觉神经网络能否像 CNN 一样快速推断并像 ViT 一样强大？近期一些工作试图设计 CNN-Transformer 混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满意。基于此，来自字节跳
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2024-08-08 12:13:11
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原作：罗浩.ZJU Transformer 的较好特性使之在 NLP 任务上取得了巨大成功。Transformer 前几年在 CV 领域主要被用于 Sequence 信息挖掘，例如一些 Video 任务中将 Transformer 接在 CNN 特征后以进行时序特征融合，当时 Transformer 还在
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2024-08-08 22:20:09
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简单学习BoTNet1.简单介绍 如今transformer热度较高，越来越多的人都来研究transformer，并将其用于CV领域，下图（出自BoTNet论文）就介绍了当前self-Attention在CV领域的应用，而本篇文章的主角BoTNet就是利用CNN+transformer的方式提出一种Bottleneck Transformer来代替ResNet Bottleneck。 2.大体结构
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2024-02-18 19:40:04
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Vision Transformer的由来图像识别常见的网络模型在 Vision Transformer 模型出来之前，我们通常使用的都是基于卷积神经网络（CNN）的模型的变种，经典的 CNN 模型如：ResNet，Google Net，AlexNet等，但是呢 CNN 有一个不可忽视的缺点，在大模型上容易出现过拟合的现象。Vision Transformer模型的优势Vision Transfo
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2024-06-28 20:17:15
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1 为何引入Transformer论文：Attention Is All You NeedTransformer是谷歌在2017年发布的一个用来替代RNN和CNN的新的网络结构，Transformer本质上就是一个Attention结构，它能够直接获取全局的信息，而不像RNN需要逐步递归才能获得全局信息，也不像CNN只能获取局部信息，并且其能够进行并行运算，要比RNN快上很多倍。为什么引入Atte
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2024-05-06 17:30:43
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介绍几篇利用CNN+Transformer实现图像分类的论文：CMT（CVPR2022），MaxViT(ECCV2022)，MaxViT（ECCV2022），MPViT（CVPR2022）。主要是说明Transformer的局限性，然后利用CNN的优势去弥补和结合。CMT: Convolutional Neural Networks Meet Vision Transformers, CVPR20
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2024-06-18 13:54:36
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1简介本文工作解决了Multi-Head Self-Attention(MHSA)中由于计算/空间复杂度高而导致的vision transformer效率低的缺陷。为此，作者提出了分层的MHSA(H-MHSA)，其表示以分层的方式计算。具体来说，H-MHSA首先通过把图像patch作为tokens来学习小网格内的特征关系。然后将小网格合并到大网格中，通过将上一步中的每个小网格作为token来学
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2024-04-12 12:57:09
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bert就是无监督训练的transformertransformer :seq2seq model with “self-attention”单向的RNN: 在输出b4的时候，已经看了a1~a4 在输出b3的时候，已经看了a1~a3 双向的RNN: 在输出每一个bi的时候，已经看了a1~a4 RNN的优点： 可以考虑到长距离的依赖 RNN的缺点： 不能实现并行化也可以用CNN来处理序列数据，图中每
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2024-04-16 13:04:43
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代码地址：https://github.com/leoxiaobin/CvThttps://github.com/microsoft/CvT/blob/main/lib/models/cls_cvt.py Transformer大火，最近的论文几乎都是transformer系列了，但是CNN也有其可取之处，未来CNN和transformer结合想必是大势所趋。这篇文章将CNN引入Transform
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2024-03-19 13:43:03
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