查漏补缺之Transformer1. 为什么使用Transformer对序列进行建模？主要从两个维度进行比较上下文语义建模能力（包括方向和长度）Transformer > RNN > CNN，Transformer不仅可以关注双向的上下文信息，而且关注的序列长度也较长（在任意两个token之间的建模路径长度为1）然后相较于RNN，Transformer可以做并行计算，具有极大的速度优势
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
转载
2024-09-13 18:43:23
169阅读
6月8日，TeaTalk· Online应用实战系列活动第1期——“数据迁移，安全上云的制胜法宝”线上直播成功举办。本次直播我们跟随徐老师和申老师，学到了如何选择最适合的云迁移策略，也认识到了安全上云的重要性。以下为云能力中心迁移技术经理，徐志豪老师以及云能力中心助理软件工程开发师，申红伟老师的演讲实录。云迁移，指的在云计算时代，企业将传统IT设施从本地IDC/某云平台向特定云平台的迁移过程，以达
一、前言开门见山的说，transition、transform和translate这三者经常有人搞混，先把这三者做一个简单解释：transform是 转换，指的是改变所在元素的外观，它有很多种手段(转换函数)来改变外观，例如 位移、缩放、旋转 等，而其中的位移的函数名就叫translate，所以说，translate是transform的一部分。transition是 过渡，指的是某个CSS属性值
转载
2024-03-28 23:03:22
458阅读
深度学习中在计算机视觉任务和自然语言处理任务中将预训练的模型作为新模型的起点是一种常用的方法，通常这些预训练的模型在开发神经网络的时候已经消耗了巨大的时间资源和计算资源，迁移学习可以将已习得的强大技能迁移到相关的的问题上。什么是迁移学习？迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，是把一个领域（源领域）的知识，迁移到另外一个领域（目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果
转载
2024-05-12 15:23:30
28阅读
简介领域自适应(Domain Adaptation)的一个主要问题是如何减少源域和目标域之间的差异.一个好的特征表示应该尽可能地减少域间分布差异, 同时保持原始数据重要的特性(如几何/统计特性等).本文提出一个新的特征提取方式, 叫做迁移成分分析(transfer component analysis, TCA).TCA学习所有域的公共迁移成分(即不会引起域间分布变化及保持原始数据固有结构的成分)
目录前言模型结构实验总结Question Summary 前言虽然说transformer已经是NLP领域的一个标准：BERT模型、GPT3或者是T5模型，但是当年Vision transformer 提出时用transformer来做CV还是很有限的； 在视觉领域，自注意力要么是跟卷积神经网络一起使用，要么用来把某一些卷积神经网络中的卷积替换成自注意力，但是还是保持整体的结构不变； ViT是2
转载
2024-09-05 15:30:43
193阅读
迁移学习概念：从广义上讲，利用已有的知识、模型、结构来帮助我们达成在目标数据上的学习目标。因此，迁移学习可以细分为很多不同的研究子领域。文献：Sinno Pan and Qiang Yang, A survey on transfer learning. IEEE TNN 2010迁移学习的第一大范式：Pre-train and fine-tune（预训练-微调）是迁移学习最重要的表现形式，指的是
转载
2024-04-29 21:51:40
63阅读
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。
转载
2024-01-17 13:36:09
328阅读
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。1. Transformer 结构首先介绍 Transformer 的整体结构，下图是 Transf
转载
2024-02-05 01:29:36
119阅读
注的，人工进行数据标定过于耗时耗力，因此通...
原创
2023-02-23 09:52:00
596阅读
目录1 简介2 Encoder3 Decoder4 参考 1 简介Transformer是一个Seq2seq(sequence to sequence)模型，其实质上是一个Encoder和Decoder的结合。其简略结构图如下： 其详细的框架图如下： 下面就详细展开其中的内部构造。2 EncoderEncoder实质上就是一个输入是序列(sequence)，输出也是序列的东西，对应的是上述详细图
转载
2024-08-27 18:06:38
250阅读
最近同门在处理srilm，问我大规模怎么弄，真惭愧好久没用了这是以前写的#inputfile切成小文件放到outputfiledir目录下，文件名的前缀outputfie_prefixsplit -l 100 inputfile outputfiledir /outputfie_prefix#进入outputfiedir文件cd outfiledir#生成文件列表，file-listfind .
文章目录1. 模型概述2. 模型架构3. 模型迁移流程3.1 前置准备3.2 CLIP text encoder3.3 VQ-VAE (fp16)3.4 Text conditioned unet3.5 创建pipeline3.6 web demo部署4. 效果展示5. 相关链接 此实验需要最新的sdk实现模型的迁移，最终在1684X上进行推理。 代码地址为： http://219.142.2
转载
2024-04-15 22:32:49
135阅读
1、专栏系列概览 该专栏主要介绍自然语言处理领域目前比较前沿的领域—知识增强的预训练语言模型。通过解读该主题具备代表性的论文以及对应的代码，为大家揭示当前最新的发展状况。为了能够和大家更好的分享自己的收获，笔者将遵循下面几个原则。 1、理论讲解尽量深入浅出，通过举例子或者大白话讲解论文，而非仅针对原文翻译。 2、针对论文中一些重要的术语，适时的
《迁移学习导论》–王晋东、陈益强第一部分 背景与概念第一章 绪论1.4迁移学习的研究领域 1、特征空间分类（特征属性）同构迁移学习（Homogeneous Transfer Learning）异构迁移学习（Heterogeneous Transfer Learning 解释：特征语义和维度都相同，那么就是同构；反之，如果完全不相同，那么就是异构。例如，不同图片的迁移就是同构，图片到文本的迁移就是异
Transformer是一种深度学习模型，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。它主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成就。Transf。
原创
精选
2024-08-01 17:03:02
325阅读
引言随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。本次论文分享介绍了三篇基于迁移学习的论元关系提取。数据概览基于迁移学习和主动学习的论元关系提取(Efficient Argument Structure Extraction with Transfer Learning and Activ
获取完整代码地址： https://github.com/Hezi-Resheff/Oreilly-Blog/tree/master/01_Transfer_Learning_Multiple_Pre_Trained 许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。
Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 本文目录Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面引言部分为什么要基
转载
2024-05-10 11:17:47
57阅读
