作者：潘小小，字节跳动AI-Lab算法工程师，专注机器翻译，会讲法语，喜欢音乐，写文，记录，无人机航拍（刚入坑）。「Transformer」 是2017年的一篇论文《Attention is All You Need》提出的一种模型架构，这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验，全面击败了当时的SOTA，并且由于encoder端是并行计算的，训练的时间被大大缩短了。它开创性的思想，颠覆了以往序列
参考：【NLP】Transformer模型原理详解 - 知乎 从RNN到“只要注意力”——Transformer模型 - 知乎 Attention机制提出后，加入atten
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2024-01-21 20:24:30
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self-attention机制假设有这么一句话：The animal didn’t cross the street, because it was too tired. 上面的句子总共11个单词。如果我们想知道第8个单词it指代的是什么，我们人很轻易的就知道它指代的是animal而不是street，但是如何让机器知道它指代的是什么呢？这时候就要用到自注意力机制self-attention。 首
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2024-05-28 14:34:10
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1.介绍图像处理、计算机图形学和计算机视觉中的许多问题都可以被视为将输入图像“翻译”成相应的输出图像。 “翻译”常用于语言之间的翻译，比如中文和英文的之间的翻译。但图像翻译的意思是图像与图像之间以不同形式的转换。比如：一个图像场景可以以RGB图像、梯度场、边缘映射、语义标签映射等形式呈现，其效果如下图。传统图像转换过程中都是针对具体问题采用特定算法去解决；而这些过程的本质都是根据像素点（输入信息）
本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！本笔记中所涉及的Layer Normalization和Self-Attention笔记如下：Layer NormalizationSelf-AttentionTransformer模型Transformer模型是一个基于多头自注意力的序列到序列模型（seq2
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2024-05-27 17:20:27
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0、背景Transformer是2018年谷歌大佬们联手出品的用于替代RNN的模型，单单使用注意力机制，在该文中使用了多头自注意力，仅用线性变换来提取特征信息，能够极大程度提升并行性，且准确性也有大幅提升。
Transformer被提出用于机器翻译领域，但后续在基于Transformer或BERT也被表示在其他任务中都有不错表现。这篇论文的名字也很拉风，同时本人表示该名字极具有启示性，我非常喜欢，
Transformer的基本结构 Transformer模型结构 与seq2seq模型类似，Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder) Encoder步骤1 对于encoder，第一步是将所有的输入词语进行Embedding，然后将其与维度相同的位置向量组合(相加) En
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2024-05-29 07:34:19
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文章目录前言模型架构Encoder和DecoderEncoderDecoderAttentionFFNEmbeddings和Positional EncodingEmbeddingsPositional Encoding总结 前言今天来看一下Transformer模型，由Google团队提出，论文名为《Attention Is All You Need》。论文地址。 正如标题所说的，注意力是你所
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2024-07-29 20:27:14
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# 基于Transformer的架构实现步骤
## 1. 简介
在开始介绍整个实现流程之前，先简单介绍一下Transformer架构。Transformer是一种基于自注意力机制的序列到序列模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成等。相较于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer能够处理更长的文本序列，并且在计算效率上更具优势。
## 2. 实现流程
下面是实现
原创
2024-01-08 07:52:53
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一、Transformer的优势（相比于LSTM和GRU）：1、Transformer能够利用分布式GPU进行并行训练，提升模型训练效率。 2、在分析预测更长的文本时，捕捉间隔较长的语义关联效果更好。二、Transformer模型的作用：基于seq2seq架构的transformer模型可以完成NLP领域研究的典型任务，如机器翻译、文本生成等，同时又可以构建预训练语言模型，用于不同任务的迁移学习。
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2024-01-17 13:36:09
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目前模型驱动架构的现状：目前大部分的模型驱动架构，建立在领域驱动建模的基础之上，优点就不说了，我们只说缺点，那就是当我们的领域模型改变的时候，其他相关的模型层，都需要跟着改变，比如说持久层，业务流层，Bean层等等。当你的业务足够复杂，运维的时间足够长，维护文档的标准不统一等等，我们最后的项目还是一堆意大利面条。我们有没有进一步去思考，基于上面无法解耦业务与持久层和其他层的原因是什么呢？---抽象
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2024-07-29 14:45:15
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# 基于Transformer的架构分类
Transformer架构是一种自注意力机制驱动的深度学习模型，自2017年发布以来，它迅速改变了自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域的格局。本文将探讨基于Transformer的架构分类，展示一些常见的模型，并结合代码示例帮助读者更好地理解。
## 一、Transformer架构的基本组成
Transformer主要由编码器和解码器两部分构成。编
原创
2024-10-14 05:05:31
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1、概念状态迁移法主要关注在测试状态转移的正确性上面。对于一个有限状态机，通过测试验证其在给定的条件内是否能够产生需要的状态变化，有没有不可达的状态和非法的状态，是否可能产生非法的状态转移等。通过构造能导致状态迁移的事件，来测试状态之间的转换。2、 应用范围状态迁移法的思想是提供将多个状态的转换串起来进行测试的思路。该方法适合功能的状态比较多的情况下，需测试各种状态的转换，且这些状态转换的测试在实
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2024-09-13 18:43:23
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transformer模型的工作原理和语言模型BERT1，概述《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型，叫 Transformer，抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的，这个模型广泛应用于NLP领域，例如机器翻译，问答
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2024-02-02 11:17:24
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作者丨Edison_G最近我看了一些之前的检测框架，发现有两个很有意思，不错的框架，接下来我给大家简单分析下，希望给大家带来创新的启示！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf源代码地址：https://github.com/hustvl/YOLOS1前言Transformer能否从纯序列到序列的角度执行2D目标级识别，而对2D空间结构知之甚少？为了回答这
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2024-04-21 14:34:31
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&Summary作者单位：微软亚洲研究院代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030
目标检测刷到58.7 AP（目前第一）！实例分割刷到51.1 Mask AP（目前第一）！语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）！性能优于DeiT、ViT和Ef
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2024-08-28 16:17:21
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Transformer模型由《Attention is All You Need》提出，有一个完整的Encoder-Decoder框架,其主要由attention(注意力)机制构成。其整体结构如图所示： 模型分为编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，包含内部结构的总体结构如下图所示： &n
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2023-12-11 11:49:59
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基于Tensorflow实现Transformer模型1.Transformer模型2.Attention3.Embedding4.FFN_layer5.模型参数
1.Transformer模型import tensorflow as tf from official.transformer.model import attention_layerfro
原创
2022-06-23 17:44:58
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原创
2024-06-04 11:00:13
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目录概述Transformer中的各个细节Transformer整体架构Attention的背景溯源:为什么要有attention?Attention的细节:attention是什么?点积attentionAttention机制涉及到的参数Query, Key, ValueAttention的作用多头Attention(Multi-head Attention)Attention层的公式Decod
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2024-01-08 21:23:49
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