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
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
Transformer自Attention机制提出后，加入attention的Seq2seq模型在各个任务上都有了提升，所以现在的seq2seq模型指的都是结合rnn和attention的模型，具体原理可以参考传送门的文章。之后google又提出了解决sequence to sequence问题的transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，在翻译任务上取得了更好的成绩。
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2024-03-12 21:42:36
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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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Transformer：没错，你只需要注意力机制首先先说说自己对 Transformer 理解，我认为它最大的改进有如下几点：提出用注意力机制来直接学习源语言内部关系和目标语言内部关系，而不是像之前用 RNN 来学；对存在多种不同关系的假设，而提出多头 (Multi-head) 注意力机制，有点类似于 CNN 中多通道的概念；对词语的位置，用了不同频率的 sin 和 cos 函数进行编码；缺点在原
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2024-06-20 17:12:19
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文章目录前言Transformer 整体结构Transformer 的输入单词 Embedding原理CBOW 模型one-hot构建 CBOW 训练数据集构建 CBOW 神经网络训练 CBOW 神经网络Skip-gram 模型one-hot构建 Skip-gram训练数据集训练 Skip-gram神经网络Word2Vec实例数据训练保存和加载 前言Transformer由论文《Attentio
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
Transformer小白入门一、举例说明Transformer的整体工作原理 首先将这个模型看成是一个黑箱操作。在机器翻译中，就是输入一种语言，输出另一种语言。 那么拆开这个黑箱，我们可以看到它是由编码组件、解码组件和它们之间的连接组成。 编码组件部分由一堆编码器（encoder）构成（论文中是将6个编码器叠在一起——数字6没有什么神奇之处，你也可以尝试其他数字）。解码组件部分也是由相同数量（与
深度学习之transformerembedding什么是Embedding？什么是深度学习里的Embedding？softmax函数Dim embedding什么是Embedding？Embedding（嵌入）是拓扑学里面的词，在深度学习领域经常和Manifold（流形）搭配使用。可以用几个例子来说明，比如三维空间的球体是一个二维流形嵌入在三维空间（2D manifold embedded in
在transformer中存在add&norm操作，add操作很简单，就是把注意力矩阵和原来的矩阵相加，也就是残差链接，可以有效减少梯度消失。 下图为layer norm的解释图，可以看出layer norm是针对一个token来做的归一化操作。具体的实现，我们来看下面这段代码，我们的目标就是使用torch中的LN去计算一个EM，然后我们再自己手动计算一个EM，看看LN到底是不是针对tok
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2024-06-27 21:42:48
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Pytorch Transformer 中 Position Embedding 的实现 The Positional Encoding part in Transformer is a special part, it isn't part of the network module, it is ...
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2021-08-26 11:48:00
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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
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
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
Transformer是一个利用注意力机制来提高模型训练速度的模型。关于注意力机制可以参看这篇文章，trasnformer可以说是完全基于自注意力机制的一个深度学习模型，因为它适用于并行化计算，和它本身模型的复杂程度导致它在精度和性能上都要高于之前流行的RNN循环神经网络。那什么是transformer呢？你可以简单理解为它是一个黑盒子，当我们在做文本翻译任务是，我输入进去一个中文，经过这个黑盒子
1、Relative Position Bias[相对位置编码]在transformer系列模型结构中，有关位置编码出现了一些变体，transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码(periodic absolute position encoding)；而在最近的transformer变体工作中，e.g. SwinTransformer，BEIT等模型都使用相对
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2024-07-16 11:00:47
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1.如何管理从堆中new出的QObject对象?如何安全delete才能避免内存泄露? 这个问题看起来很愚蠢,new出QObject,不用时delete了，不就行了，怎么会有这种问题呢? 问题就在于"不用时"难以确定. QT是一个图形平台系统,有些时候，对象之间的逻辑关系比较复杂，用户可能找不到合适的时机delete或者需要写额外的代码来dele
下面来了解Transformer的架构概述。 首先我们来回顾一下RNN，RNN的encoder做编码的时候对于输入的句子需要一个个的处理。在左边的部分可以看到，在处理句子的时候，我们需要一个词一个词的将词语输入RNN。RNN有梯度消失的问题（vanishing gradient problems）。对于Transformer encoder，它可以把整个句子同时输入编码器，也就是把整个句子并行的处
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2024-08-15 11:23:42
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1、简介 Attention Is All You Need 是一篇Google 2017年提出的将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，这个模型最初是为了提高机器翻译的效率，它的Self-Attention机制和Position Encoding可以替代RNN。因为RNN是顺序执行的，t时刻没有完成就不能处理t
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2024-03-20 13:28:27
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Transformer 初识：模型结构+原理详解参考资源前言1.整体结构1.1 输入：1.2 Encoder 和 Decoder的结构1.3 Layer normalizationBatch Normalization和Layer Normalization对比Batch NormalizationLayer Normalization2. self-attention2.1 什么是 Atten
