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
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>]
转载
2024-06-05 10:07:34
146阅读
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
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
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
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
Embedding层的理解首先，我们有一个one-hot编码的概念。假设，我们中文，一共只有10个字。。。只是假设啊，那么我们用0-9就可以表示完比如，这十个字就是“我从哪里来，要到何处去”其分别对应“0-9”，如下：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去0 1 2 3 4 5 6 7 8 9那么，其实我们只用一个列表就能表示所有的对话如：我 从 哪 里 来 要 到 何 处 去 ——>>
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
首先，直接放出论文中的公式: 其中，dmodel为每个词向量的维度，pos为一个句子中每个词的位置，2i也代表了词向量的维度，因此，2i <= dmodel, 因此，i的取值为：[0,1,,,1/2*dmodel];按上图的示例，机器学习，分词后为两个词“机器”、“学习” ，设定每个词的
转载
2024-10-10 10:35:29
111阅读
深度学习中Embedding层有什么用？ 这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏:Setting up AWS & Image RecognitionConvolutional Neural NetworksMore on CNNs & Handling Overfitting在深度
转载
2024-05-27 20:21:19
66阅读
文章目录Embedding概念经典Embedding方法Word2VecWord2Vec介绍Word2Vec如何生成样本Word2Vec 模型的结构Word2Vec如何提取词向量Item2Vec Embedding概念什么是embedding？ Embedding 就是用一个数值向量“表示”一个对象（Object）的方法，我这里说的对象可以是一个词、一件物品、一部电影等等。 一件物品能被向量表示
转载
2024-02-20 11:26:31
76阅读
说起 Embedding，我想你肯定不会陌生，至少经常听说。事实上，Embedding 技术不仅名气大，而且用 Embedding 方法进行相似物品推荐，几乎成了业界最流行的做法，无论是国外的 Facebook、Airbnb，还是在国内的阿里、美团，我们都可以看到 Embedding 的成功应用。因此，自从深度学习流行起来之后，Embedding 就成为了深度学习推荐系统方向最火热的话题之一。 但
转载
2024-03-24 13:35:51
54阅读
1.Embedding层的作用 以NLP词嵌入举例，Embedding层就是为了训练一个词嵌入矩阵出来，然后可以获得任意的一个词的词向量。 也就是说对于像一个句子样本X=[1,2,3] (1,2,3表示单词在词典中的索引)这样的输入可以先对它one-hot然后乘上词嵌入矩阵就可得到这个句子的词嵌入向量表示。要想得到好的词向量，我们需要训练的就是这个矩阵W(shape=(input_dim,o
转载
2024-05-08 19:33:13
108阅读
学习记录基于Tensorflow的教程一 电影评论文本分类
① tf.keras.layers.Embedding
1 embedding的input_dim和output_dim、input_length参数 Emdedding方法的参数解释：batch_size不需要多说，所有设计它的计算都从“加速模型参数更新”的角度思考。input_dim：它的值代表一个界限，一个输入矩阵[batch_si
参考博客：https://spaces.ac.cn/archives/4122 (力荐)embedding的作用大体上有两点：降低one-hot编码带来的特征稀疏与维度过大的问题。通过嵌入矩阵将one-hot编码的输入样例转换为非稀疏向量后，可以通过各种方法(余弦等方法)计算样例之间的相似度，便于理解。one-hot编码矩阵的优点与问题：对于由多个词组成的一个句子而言(英文句子)，one-hot编
转载
2024-05-05 13:31:13
76阅读
Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
转载
2024-01-05 22:05:17
55阅读
简单来说，Embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个商品，或是一个电影等等。在传统机器学习模型构建过程中，经常使用one hot encoding对离散特征，特别是ID类特征进行编码，但由于one hot encoding的维度等于特征的总数，比如阿里的商品one hot encoding的维度就至少是千万量级的，而且有的特征还会增量更新，所以这样的编码方式得到的特
valid卷积在full卷积的卷积过程中，会遇到\(K_{flip}\)靠近I的边界（K矩阵与I矩阵），就会有部分延申到I之外，这时候忽略边界，只考虑I完全覆盖\(K_{flip}\)内的值情况,这个的过程就是valid卷积。一个高为H1，宽为W1的矩阵I与高为H2,宽为W2的矩阵K,在H1大于等于H2，W1大于等于W2的情况下，valid卷积的结果就是一个（H1-H2+1）*（W-W+1）的矩阵
关键概念虽然计算机视觉研究者们采取的方法各不相同，但是大体而言，他们的实验设置有着如下的趋势。本文将讨论如何进行图像预处理，数据增强用于哪类数据，优化机制以及输出层的实现方法。预处理通常而言，我们会计算训练集图像的平均像素值，将其从图像中减去。请注意，在 keras 环境下使用这些模型时考虑预处理方法很重要。计算机视觉模型不同，Keras 的「预处理」也不同。数据增强图像分类的数据集非常大。尽管如
mlp多层感知机，属于最简单的人工神经网络，也被称为全连接神经网络、前馈网络。它是了解神经网络的基础，包括输入层、隐藏层和输出层3个架构。输入层就是具有维度的向量，输出层也是向量。只有隐藏层是包括了所谓的人造神经元。输入层输入层即1个向量，向量的维度是由事物本身的特征决定的，根据任务需要确定。隐藏层隐藏层是由多个神经元组成的，同时我们常说的神经网络的层数，就是指的隐藏层的个数，有时会算上输入层。其
